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深度学习是一种可以自动学习不同尺度数据特征的方法。这些功能可用于模式识别或数据分类等任务。例如，下图显示了深度学习网络每一层的特征样本。随着网络深度的增加，各层特征图呈现出越来越高的尺度图像特征。深层网络层可以学习人眼可以识别的特征，比如人脸。为了提取合适的数据特征，深度网络可能包含几十甚至几百个隐藏层。新兴的图像变得越来越有意义——只是深度网络提取的特征图的一小部分，它展示了如何通过深度学习收集有意义的视觉信息
深度学习的本质是深人工神经网络（一种机器学习算法）。传统的神经网络由于神经网络算法的缺点，训练数据不足或计算能力不足，学习能力较浅。然而，这种情况***近被完全扭转，使得多层网络的训练成为可能。隐藏层越连续，网络就越深。因此，它被称为“深度学习”。在大多数传统机器学习方法中，原始数据不会自动处理。通常，一些特征提取方法需要基于大量的行业知识进行人工设计。相反，深度学习将原始数据作为输入，并自动找到模式识别或分类所需的特征。这种自动学习特性的能力使得深度学习方法在各种一般情况下非常有用。
如何找到一种合适的神经网络结构，确定决定网络训练性能的参数，仍然是一个挑战。另外，不容易理解深度学习车型学到了哪些特点。此外，与所有机器学习模型一样，深度学习模型容易受到精心设计的输入的影响，这可能导致错误的推断。这些课题是目前深度学习研究工作的重点。近年来，深度学习在形象和语音识别任务上取得了巨大的成功。深度学习的潜在影响不容小觑，因为它将影响多个行业，给整个社会带来重大变化。深度学习增强了图像识别功能，使得工业机器人（如图所示，ABBYuMi）可以执行更复杂的任务
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