深度學(xué)習(xí)(deep learning)是機(jī)器學(xué)習(xí)的一個(gè)分支,是伴隨著大數(shù)據(jù)與云計(jì)算技術(shù)的崛起而快速發(fā)展起來的,并在計(jì)算機(jī)視覺、語言等感知領(lǐng)域迅速取得成功。DL源于對人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的研究,起源算法是感知機(jī)(perceptron)。深度學(xué)習(xí)網(wǎng)絡(luò)通過神經(jīng)元從輸入數(shù)據(jù)中提取特征,并通過組合低層特征形成更加抽象的高層特征(表示),以發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)的分布式特征,從而達(dá)到人們對數(shù)據(jù)進(jìn)行分類、回歸的目的。