深度学习是当前人工智能领域的热门方向，其核心是通过多层神经网络学习数据特征。单层神经网络包含输入层、隐藏层和输出层，通过激活函数引入非线性。多层神经网络（如用于MNIST手写数字识别的网络）通过堆叠隐藏层提取更复杂的特征，使用交叉熵损失和正则化（如Dropout）提高性能。卷积神经网络（CNN）专为图像处理设计，利用卷积层检测局部特征，池化层进行下采样。研究表明，深度学习方法在图像分类等任务上显著