深度学习算法通过分层的人工神经网络处理数据，这些网络旨在自动学习原始输入中的模式。这些网络由组织成输入层、隐藏层和输出层的互连节点（神经元）组成。每一层使用权重和激活函数转换数据，逐步提取更高级别的特征。例如，在图像识别中，早期层可能检测边缘或纹理，而更深层识别复杂的形状或对象。“深层”一词指的是实现分层特征学习的多层，这将其与隐藏层较少的简单神经网络区分开来。
训练深度学习模型涉及两个关键步骤：前向传播和反向传播。在前向传播过程中，输入数据通过网络，生成预测。然后，损失函数测量预测与实际目标（例如，分类标签）之间的差异。反向传播使用微积分中的链式法则计算损失对模型权重的梯度。随机梯度下降 (SGD) 等优化器会调整权重，以迭代地最小化损失。例如，当训练一个模型来识别手写数字（MNIST 数据集）时，网络可能从随机权重开始，产生杂乱的预测，并逐步通过数千个带有标签的样本细化其参数，直到准确性提高。
实际实现依赖于 TensorFlow 或 PyTorch 等框架，它们处理自动微分和 GPU 加速。常见的架构包括用于网格状数据（图像）的卷积神经网络 (CNN) 和用于序列数据（文本）的 Transformer。挑战包括避免过拟合——通过 dropout 或数据增强等技术解决——以及选择合适的超参数（例如，学习率、批量大小）。例如，在医学图像上训练的 CNN 可能使用卷积层来捕获空间模式，使用最大池化层来降低维度，并使用全连接层进行最终分类。开发人员通常从预训练模型（例如，ResNet）开始，并针对特定任务对其进行微调，平衡计算资源和模型复杂度。