深度學習是機器學習的一種。它是一種使用深層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)建模復雜函數(shù)關(guān)系的機器學習方法。在這個模型的基礎(chǔ)上，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的參數(shù)和有效的隱式表示在被學習的過程中進行自動學習。深度學習的框架包括：給定一組輸入樣本，在此基礎(chǔ)上訓練多層網(wǎng)絡(luò)來實現(xiàn)任務(wù)。 深度學習技術(shù)主要分為三種：卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）、循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（RNN）和遞歸神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（RecNN）。其中，卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是一種基于維度濾波器的機器學習模型，它使用了濾波器來提取局部文本特征，可以用于諸如計算機視覺、圖像處理和語音識別等機器學習應(yīng)用。循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（RNN）是一種深度學習算法，可應(yīng)用于任何長記憶序列任務(wù)，如時序預測、機器翻譯和文本快速識別。最后，遞歸神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（RecNN）是一種有向無環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，可以被用在模式識別，例如對象識別和文本分類。 深度學習的拓展知識：深度強化學習（DRL）是深度學習的變種，它結(jié)合了深度學習的技術(shù)與強化學習的思想，旨在解決復雜的問題，如機器人控制、機器人視覺、圖像分析和圖像生成等。它有助于AI模型學習如何完善自身的行為，以解決復雜多變的實際問題。