深度学习是机器学习中一种基于人造神经网络的算法和技术集合，尤其强调使用多层神经网络（也称作深层网络）。通过模拟人类大脑的机制，深度学习能够对数据执行高级抽象，并用于各种复杂任务，比如语音识别、图像识别、自然语言理解和强化学习等。深度学习在大数据和GPU等硬件加速技术推动下，在过去十年里取得了显著的进展。

深度学习的核心是深度神经网络，其中“深度”指的是网络中包含多个隐藏层的事实。每个隐藏层都由多个神经元组成，这些神经元可以接收输入、进行加权、加上偏置，并通过激活函数生成输出。在训练过程中，网络会不断调整权重和偏置，以最小化预测结果和实际结果之间的差异，这通常是通过一种被称为反向传播的优化算法和一个损失函数来完成的。

深度学习的关键优势之一是其能力，即在足够数量的数据和计算能力的支持下，深度学习模型能够自动提取和学习数据中的特征，而无需手动特征工程。这直接导致了许多领域中基于深度学习的应用的快速增长和改进。

深度学习模型通常由以下几个组成部分构建而成：

1. 输入层：数据的初始输入接口。

2. 隐藏层：一个或多个非线性的处理层，每层都包含多个神经元。这些层可以帮助模型从数据中提取特征。

3. 输出层：根据任务返回一个输出，比如分类的概率分布、连续值的预测等。

在神经网络内，每个神经元的输出是之前一层的多个神经元输出的加权和，加权和通常还会加上一个偏差值，并通过一个非线性激活函数处理。神经网络的训练通常使用一种名为梯度下降的优化技术，配合反向传播算法来调整网络权重和偏差。

深度学习主要可以分为以下几类：

1. 卷积神经网络（CNNs）：特别适合处理图像数据。它们可以通过滤波器（也称作卷积核）捕获局部特征，并通过池化层逐渐抽象出更高级别的特征。CNN广泛应用于图像识别、视频分析和医学图像分析等领域。

2. 循环神经网络（RNNs）：优秀于处理序列数据，如时间序列数据、语音、文本等。RNN能够处理前后数据点之间的依赖关系，但在长序列上表现出梯度消失或爆炸的问题。

3. 长短期记忆网络（LSTMs）：作为RNN的一个改进，LSTMs通过引入门控机制，有效解决了学习长期依赖关系的挑战。

4. 门控循环单元网络（GRUs）：是LSTM的一种变体，同样适用于序列数据，但结构更为简化。

5. 自编码器（AEs）：通过训练神经网络将输入编码成一个（通常是更低维度的）隐表示，然后再解码回原始数据，用于数据降维、去噪和特征学习等任务。

6. 生成对抗网络（GANs）：由两部分组成，生成器和鉴别器。生成器创建数据，鉴别器判断数据是否真实。在对抗的学习过程中，生成器的目标是生成越来越逼真的数据，而鉴别器则尝试越来越准确地鉴别。GAN广泛用于图像生成、风格转换等任务。

7. 变换器（Transformers）：通过自我注意力机制（self-attention）来处理序列数据，它在处理长距离依赖关系方面表现优异，尤其在自然语言处理领域取得了革命性的成果，如BERT、GPT等均基于变换器架构。

深度学习的分类并非固定不变，随着研究的深入，新的网络架构和学习方法不断被提出。尽管深度学习取得了巨大成功，但它也面临诸如需求大量标记数据、模型解释困难和复杂性高等问题。研究人员在持续探索解决这些挑战的新方法。