深度学习是机器学习的一种。它是一种使用深层神经网络建模复杂函数关系的机器学习方法。在这个模型的基础上，神经网络的参数和有效的隐式表示在被学习的过程中进行自动学习。深度学习的框架包括：给定一组输入样本，在此基础上训练多层网络来实现任务。 深度学习技术主要分为三种：卷积神经网络（CNN）、循环神经网络（RNN）和递归神经网络（RecNN）。其中，卷积神经网络是一种基于维度滤波器的机器学习模型，它使用了滤波器来提取局部文本特征，可以用于诸如计算机视觉、图像处理和语音识别等机器学习应用。循环神经网络（RNN）是一种深度学习算法，可应用于任何长记忆序列任务，如时序预测、机器翻译和文本快速识别。最后，递归神经网络（RecNN）是一种有向无环神经网络，可以被用在模式识别，例如对象识别和文本分类。 深度学习的拓展知识：深度强化学习（DRL）是深度学习的变种，它结合了深度学习的技术与强化学习的思想，旨在解决复杂的问题，如机器人控制、机器人视觉、图像分析和图像生成等。它有助于AI模型学习如何完善自身的行为，以解决复杂多变的实际问题。