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深度学习（Deep Learning）是机器学习领域中一个新的研究方向，主要是通过建立类似于人脑的神经网络来解析数据，并从中学习如何处理和分析数据。
在深度学习中，“深度”体现在神经网络的层数上，层数越多，学习效果越好。神经网络可以通过不断地“灌溉”数据来自动校正权重偏置等参数，以拟合更好的学习效果。
深度学习的应用非常广泛，包括但不限于图像识别、语音识别、自然语言处理、推荐系统和自动驾驶等。深度学习的应用实例有：图像识别方面，如人脸识别和物体检测；语音识别方面，如语音助手和语音翻译；自然语言处理方面，如机器翻译和情感分析；推荐系统方面，如视频网站和电商平台的个性化推荐；自动驾驶方面，如车辆的自主导航和自动泊车等。
目前主流的深度学习框架有TensorFlow、Keras、PyTorch和Caffe等。
如需了解更多有关深度学习的信息，建议查阅相关论文或权威教材。
