深度学习是机器学习的一个子领域，它模仿了人类大脑中神经网络的工作方式，通过层次化的方式表示数据和概念。深度学习利用多层神经网络（也称为深度神经网络）来学习数据的层次表示。每一层都对前一层的输出进行更复杂的表示，通过这种方式，深度学习模型能够从原始数据中自动提取特征，并进行分类或回归。
原理：
深度学习模型通常由输入层、多个隐藏层和输出层组成。每一层由多个神经元（或节点）组成，每个神经元都与下一层的所有神经元相连接。这些连接（或权重）在训练过程中通过反向传播算法进行调整，以最小化模型的预测误差。
具体算法：
- 卷积神经网络（CNN）：特别适合处理图像识别问题。CNN通过卷积层、池化层和全连接层来提取图像特征。
- 循环神经网络（RNN）：适用于处理序列数据，如时间序列分析、语言模型等。RNN能够处理不同长度的输入序列。
- 长短期记忆网络（LSTM）：RNN的一种变体，能够学习长期依赖信息。LSTM通过记忆单元来控制信息的流入和流出。
- 门控循环单元（GRU）：LSTM的一种简化版本，它将隐藏状态和记忆单元合并为一个状态。
- 自编码器（Autoencoder）：用于无监督学习，特别是数据降维和特征学习。自编码器尝试重构输入数据。
- 生成对抗网络（GAN）
