摘要：近年来，深度学习（DL）已成为机器学习（ML）领域最流行的计算方法，在各种复杂的认知任务中取得了卓越的成果，堪比甚至超越了人类的表现。深度学习技术源自人工神经网络（ANN），由于可以从数据中学习，因此已成为计算领域的一大热点。能够学习大量数据是深度学习的优势之一。在过去的几年中，深度学习领域发展迅速，并已成功应用于众多传统领域。在网络安全、自然语言处理、生物信息学、机器人和控制以及医疗信息处理等众多学科中，深度学习的表现都优于众所周知的机器学习方法。为了提供一个更理想的起点来全面了解深度学习，本文还旨在更详细地概述深度学习最重要的方面，包括该领域的最新发展。此外，本文还讨论了深度学习的意义以及各种深度学习技术和网络。此外，它概述了可以利用深度学习技术的实际应用领域。最后，我们确定了未来几代深度学习建模的可能特征并提供了研究建议。另一方面，本文旨在全面概述深度学习建模，可作为学术界和业界人士的资源。最后，我们提供了其他问题和推荐的解决方案，以帮助研究人员理解现有的研究差距。本文讨论了各种方法、深度学习架构、策略和应用。