深度学习，作为机器学习领域的一个高级分支，依赖于一种模仿大脑结构的算法网络——神经网络。这些深度神经网络由层层嵌套的神经节点构成，每个节点的回答都会激发一系列相关问题的涌现。
深度学习的成效往往依赖于庞大的数据集进行训练，这些训练集可能包含数百万个数据点。当深度神经网络经过这些海量数据的洗礼，其处理复杂情境的能力远胜于浅层网络。这种能力在图像识别等应用场景中尤为突出，因为AI需要首先捕捉并解析图像的边缘细节，才能进一步识别图像内容。此外，深度学习也是提升AI在复杂游戏（如国际象棋）中超越人类水平的关键途径。
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