deepend这个词语传递着深度的含义，对于深度学习的理解也有着非常深刻的启示。深度学习是机器学习的一种进阶，这一类算法的应用在过去几年中发展迅速，特别是在社交网络、生物学、计算机视觉、语音识别等领域。
近几年中，深度学习已被广泛应用，人工智能领域的发展将深度学习发挥到了极致，比如无人车、智慧医疗、智能机器人等领域，深度学习都是其中非常重要的部分。由于深度学习在现实生活中有着重大的作用，因此这一领域未来的发展前景无疑十分广阔。
那么，深度学习究竟是怎样的一个研究领域呢？其实，深度学习主要是基于人工神经网络的研究，以模拟人类大脑的结构和功能为目的，将多重抽象层的神经网络模型实现数据的分析，并提高特征提取能力。无论是在分析图片、语音、文本等数据时，深度学习都有着非常优秀的表现，准确率可以达到人的同等水平。
再深入分析一下，深度学习的主要特征往往取决于其所应用的数据，这里，深度神经网络就成了核心所在。与浅层模型不同，深层模型会随着网络层数的加深，逐渐变得更为具有显著差异的特点。另外，在构建深度学习模型时，由于数据量和网络规模的不断增加，模型需要的计算量也会迅速增加，因此需要用到高性能的计算硬件。
深度学习是一个十分庞大的研究领域，涉及的技术也是相当丰富和复杂的。在深度学习的应用方向中，领域将会更广、技术将会更加成熟。深度学习不再仅仅是研究领域，而是已然形成了一项新的产业，在未来的发展中，它或将推动整个人工智能产业的蓬勃发展。
