深度学习作为机器学习的一个重要分支，近年来在学术界和工业界取得了突破性进展。它通过模拟人脑神经网络的结构和功能，构建多层次的神经网络模型，能够自动从数据中学习特征表示，从而显著提升了各种复杂任务的性能。本综述旨在系统梳理深度学习领域的发展脉络、核心方法、典型应用以及未来趋势。首先回顾深度学习的历史演进，从早期的感知机模型到现代深度神经网络的兴起；其次详细介绍卷积神经网络（CNN）、循环神经网络（RNN）、Transformer等主流架构及其变体；然后总结深度学习在计算机视觉、自然语言处理、语音识别、医疗诊断等领域的成功应用案例；最后探讨当前面临的挑战，如模型可解释性、数据效率、计算资源需求等问题，并对未来研究方向进行展望。通过本综述，读者可以全面了解深度学习的基本原理、最新进展和潜在发展方向。
