深度学习是一个人工智能领域的子领域，其旨在通过模拟人类神经网络的结构和功能来从大量数据中学习获取更强大的表达能力。深度学习技术能够自动从原始数据中提取更抽象的高层表示，从而帮助机器解决各种复杂的人工智能问题。

深度学习模型通常采用多层神经网络结构，每个神经元之间相互连接并具有一定的权重。模型通过学习大量训练样本的数据来调整神经元之间的权重，从而实现对数据的不断深入理解和提取更加抽象的特征。

深度学习技术的成功归功于三个主要因素：大量高质量的训练数据、强大的计算能力和先进的算法和模型。这些因素使得深度学习能够在多个领域中取得卓越的成绩，例如：计算机视觉、自然语言处理、语音识别、机器翻译等。

由于深度学习技术具有巨大的潜在应用价值，这一领域在近几年内得到了迅猛的发展。许多科技公司和研究机构都在投入巨资研发最先进的深度学习技术并将其应用于各种人工智能应用中。

深度学习仍在不断发展和完善，科学家和研究人员正在开展更多的研究工作以挖掘深度学习的更多
创建一篇关于深度学习的维基百科文章。