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深度学习是一种当今流行的机器学习技术，它可以在自然处理任务（NLP）、图像识别、计算机视觉和强化学习等复杂任务中发挥功效，从而使计算机可以解决机器人自动驾驶和医学诊断等真正的人工智能应用变得有可能。深度学习的工作原理借助于分层的神经网络，可以以相对较短的时间开发出很复杂的模型，同时也涵盖了许多著名的机器学习理论，如梯度下降，负对数随机过程和 AdaBoost 等等。

深度学习的基本原理是，我们建立一个由多层神经单元组成的“神经网络"，并使用一种叫做“反向传播"的算法 (Back propogation)。反向传播的目的是在实现正确的行为之前，让神经网络“学习”数据。这个学习过程包括权重修改，当这个权重修改过程不断循环运行时，神经网络就会变得越来越强大，这就能够完成许多困难的任务，比如辨认文字和图像，语音识别，自动驾驶，等等。

这种深度学习技术的大致运行流程是：首先，我们输入训练数据集和“标签”，也就是我们想要模型输出的结果，以建立一个监督式学习的“模型”。接着，我们的模型就可以开始使用反向传播算法进行学习了，反向传播算法会比较模型与标签的差异，然后用这个结果修改模型中神经元权重和阈值。开始时，模型的预测不准，但当不断循环计算权重和阈值时，模型就变得越来越准确。最后，模型可以输出最接近标签的结果，我们就收获了一个可用的预测模型。

在许多深度学习架构中，也有没有明显的监督式学习，如强化学习(RL)和半监督学习。在强化学习中，模型接收一个回馈，从而使网络变得更加准确。而半监督学习则为模型提供部分有标签数据和部分无标签数据，从而能够更准确地进行预测。

深度学习是一项强大的技术，只要有适当的数据，它就可以搭建出高效、准确的模型来进行预测，从而实现各种有趣的应用。今天，它正在改变我们的工作模式，并在利用机器解决人类最复杂的问题方面发挥着重要作用。