DL是Deep Learning的缩写，也叫做深度进修。它是机器进修的分收，是一种通过模仿人脑神经收集的体例，停止高效的数据处置和阐发的手艺。深度进修的目的是让机器自主地识别、分类、预测、生成等使命，能够应用于天然语言处置、图像识别、语音识别、智能保举等范畴。
深度进修的素质是通过多层神经收集对数据停止训练和进修，从而实现对数据的主动化处置和阐发。因为深度进修具有自我优化和自我进修的才能，所以在处置大数据和复杂问题时具有很大的优势。
深度进修的进修过程需要大量的数据和计算资本，因而需要利用专门的深度进修框架停止开发和实现。目前比力流行的深度进修框架有TensorFlow、PyTorch、Keras等。
关于初学者来说，深度进修的进修曲线比力峻峭，需要具备必然的编程和数学根底。建议初学者能够从进修Python语言和机器进修根底起头，逐渐深切进修深度进修的相关常识。
总之，深度进修是一种十分强大的机器进修手艺，能够应用于各类范畴，但需要付出大量的进修和理论。希望本文能为初学者供给一些帮忙和指点。
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