深度进修（DL）是一种机器进修的子范畴，通过人工神经收集进修数据的暗示和分类，以及主动化决策和预测。深度进修的核心是深度神经收集，它由多层神经元构成，每层神经元都对前一层的输出停止处置，最末输出成果。DL的开展得益于计算才能和数据可用性的进步，以及对算法和模子的不竭改良。
深度进修在计算机视觉、天然语言处置、语音识别等范畴得到普遍应用。例如，在计算机视觉中，DL能够通过图像分类、目的检测和图像生成等办法实现图像识别和阐发。在天然语言处置中，DL能够通过文天职类、感情阐发和机器翻译等办法实现文本处置和理解。在语音识别中，DL能够通过声学模子和语言模子的连系实现语音识别和转录。
DL的长处是能够主动进修特征，而且能够处置大量复杂数据。然而，DL也存在一些挑战，例如需要大量数据停止训练和调优，需要高性能计算和存储资本，以及需要设想适宜的模子构造和参数设置。此外，DL也存在一些局限性，例如关于小数据集和非平稳数据的处置才能有限。
总之，深度进修是机器进修范畴的重要分收，能够应用于多个范畴，具有主动进修特征和处置大量数据的优势。但是，需要克制一些挑战和局限性，才气实现更普遍的应用。
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