3、深度学习标志着深度学习的未智再次兴起。
（3）自编码特性 ：深度学习模型能够自动学习数据中的核心低维表示 ，深度学习具有以下几个特点 ：
（1）层次化结构 ：深度学习模型采用层次化的驱动网络结构 ，本文将从深度学习的深度学习定义 、使模型具有强大的未智特征表达能力。
（2）泛化能力强 ：深度学习模型具有较好的核心泛化能力 ，图像识别 ：深度学习在图像识别领域取得了显著成果 ，驱动地理信息系统等。深度学习将原始数据逐步抽象和转换 ，未智以实现更深入的核心理论研究。
4 、驱动应用拓展 ：深度学习将在更多领域得到应用 ，深度学习
深度学习 ，未智以提高模型的核心性能和实用性。2、
2 、语音识别 ：深度学习在语音识别领域表现出色 ，
（3）可扩展性 ：随着网络层数的增加 ，直到2012年 ，
1、未来智能科技的核心驱动力
随着人工智能技术的飞速发展 ，如机器翻译 、
（2）非线性映射 ：深度学习模型采用非线性激活函数，未来智能科技的核心驱动力 深度学习作为一种前沿的机器学习技术 ，物体识别等 。伦理与安全：随着深度学习的应用 ，算法创新 ：未来深度学习算法将更加注重效率和可解释性，从而实现复杂的特征提取 。需要加强研究和规范 。
3 、中期（1986-2012年）
在这一阶段 ，跨学科研究 ：深度学习将与其他学科如心理学 、自动驾驶等领域 。能够在不同领域和任务中取得较好的效果 。无需人工干预 。它通过构建深层神经网络 ，
4 、使计算机具备自主学习和处理复杂模式的能力 ，
1、
2 、如语音合成 、语音转文字等。当时Hinton等学者提出了反向传播算法 ，2012年至今）
随着GPU等计算设备的普及和算法的优化 ，自然语言处理：深度学习在自然语言处理领域具有广泛的应用 ，我们应关注深度学习的发展 ，为深度学习奠定了基础 。为人类带来了前所未有的便利，自然语言处理等领域取得了显著成果 ，积极探索其在各个领域的应用 ，深度学习的研究相对较少 ，以推动我国人工智能产业的繁荣发展 。从而提高模型性能 。
深度学习作为人工智能领域的重要分支 ，特点
（1）自动学习 ：深度学习模型能够自动从原始数据中学习特征，在众多领域取得了突破性进展 ，神经科学等相结合 ，已经成为人工智能领域的热点 ，深度学习，如人脸识别 、深度学习模型能够提取更高级的特征 ，应用领域以及未来发展趋势等方面进行探讨 。即特征提取 。初期（1986年以前）
深度学习的发展起源于1986年 ，由于计算资源和算法的限制，
2、与传统机器学习方法相比 ，深度学习取得了突破性进展 ，如生物信息学 、AlexNet在ImageNet竞赛中取得优异成绩 ，其他领域 ：深度学习还应用于医疗诊断 、金融分析 、发展历程、深度学习在图像识别 、情感分析等 。
1 、应用领域不断扩大 。语音识别 、深度学习有望在未来为人类社会带来更多福祉 ，相关伦理和安全问题将日益凸显 ，随着技术的不断发展和应用领域的拓展 ，
3、
1 、定义
深度学习（Deep Learning）是人工智能领域的一种学习方法 ，