深度学习是一种人工智能技术，它模仿人脑的神经网络结构，通过大量数据训练模型，实现对数据的自动识别、理解和分类，深度学习的主要分支包括：1. 卷积神经网络(CNN):主要用于图像识别和处理；2. 循环神经网络(RNN):主要用于处理序列数据，如自然语言文本；3. 长短时记忆网络(LSTM):结合了RNN和CNN的特点，用于处理复杂的时序数据；4. 自编码器(Autoencoder):通过无监督学习，将输入数据压缩成低维表示，然后再解码回原始数据；5. 强化学习(Reinforcement Learning):通过与环境的交互，学习如何做出最优决策。
