深度学习（2026.08.25）

概念编号：066

一句话理解

深度学习是用多层神经网络逐层学习数据表示和任务规律的机器学习方法。

具体解释

“深度”主要指网络中有多层可学习的变换。较浅的层可能识别局部或简单模式，后面的层再组合出更复杂的表示。现代语言、视觉和语音模型大多建立在深度学习之上。

边界与易混淆概念

• 深度学习不等于大模型：大模型通常是规模很大的深度学习模型。
• 层数多不等于能力一定强：数据、训练目标、架构、后训练和评估同样重要。
• 深度学习不等于人的理解：它学习的是可计算的模式表示。

例子

Transformer 语言模型、图像识别网络和语音识别模型，都可以属于深度学习系统。

相关概念

• 机器学习（2026.08.25）
• Transformer（2026.08.25）
• 基础模型（2026.08.25）

来源

• On the Opportunities and Risks of Foundation Models

概念卡更新日志

• 2026.08.25｜创建概念卡：依据 AI 概念框架中的 AI/ML/DL 层级关系，登记为 066。