El aprendizaje en profundidad es un método de Aprendizaje automático diseñado para simular el proceso de aprendizaje del cerebro humano mediante la construcción de un modelo de red neuronal profunda. Su concepto central es extraer automáticamente características abstractas de alto nivel de los datos originales a través de transformaciones no lineales de varios niveles. La diferencia es que el aprendizaje profundo puede procesar estructuras de datos más complejas y lograr un mayor nivel de capacidad de abstracción y generalización. El aprendizaje representativo es la clave del aprendizaje profundo, que mejora el rendimiento de generalización del modelo a través de la representación efectiva de los datos de aprendizaje. En términos de subdivisión, el aprendizaje profundo incluye una variedad de modelos, como redes neuronales de convolución, redes neuronales circulantes y redes de confrontación generadoras, que son ampliamente utilizados en el reconocimiento de imágenes, reconocimiento de voz, procesamiento de lenguaje natural y otros campos. A través de la optimización continua de algoritmos y estructuras de modelos, el aprendizaje profundo está promoviendo el rápido desarrollo de la tecnología de inteligencia artificial.