深層結構學習或分層學習或簡稱深層學習是機器學習方法家族的一部分，它們本身是人工智慧更廣泛領域的一個子集。
深度學習是一類利用多層非線性處理單元進行特徵提取和轉換的機器學習算法。每個連續的層都使用前一層的輸出作爲輸入。
深層神經網絡、深層信念網絡和遞歸神經網絡已被應用於計算機視覺、語音識別、自然語言處理、音頻識別、社會網絡濾波、機器翻譯等領域，以及生物信息學，在那裡他們產生的結果可以與人類專家相媲美，在某些情況下甚至優於人類專家。
深度學習算法與網絡&負;
基於無監督學習的多層次特徵或數據表示。高級特徵是從低級特徵派生而來，形成層次表示。
使用某種形式的梯度下降進行訓練。