请解释“深度学习”是什么，并谈谈它与传统机器学习方法相比有何优势。要求回答中至少有3个段落，每个段落不少于4句话，共计不少于100字。
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深度学习是一种基于多层神经网络的机器学习方法，它试图模仿人类大脑工作的方式，以一系列非常基础的函数，自动从数据中提取有用的特征。这种自动化的特征学习允许深度学习模型在处理图像识别、语音识别、自然语言处理等复杂任务时，比传统算法更有效。深度学习模型通常由多个非线性变换层组成，这使其能够学习到数据的高层次抽象表示，从而在准确性和泛化能力上优于传统的机器学习模型。深度学习自2006年以来取得了巨大的进展，尤其是在大数据和计算能力显著提升的背景下，其在很多领域表现出色，推动了人工智能技术的快速发展。

与传统机器学习方法相比，深度学习有以下几个显著优势。首先，深度学习能够自动从原始数据中学习特征，而传统方法往往需要手动设计特征，这不仅耗时而且对于特定任务可能不是最优的。自动特征学习不仅减轻了特征工程的负担，还提高了模型对新环境的适应能力，使得模型更加通用。其次，深度学习在网络结构上拥有很高的灵活性，如卷积神经网络（CNN）、循环神经网络（RNN）等特定结构，能够针对不同问题进行优化，这使得解决更复杂问题成为可能。此外，随着数据量的增加，深度学习模型的性能往往能够逐步提高，而传统机器学习算法在达到一定数据规模后，性能提升较为缓慢或者趋于稳定。

最后，深度学习在解决高维、复杂模式的问题上具有独特的优势，而这些正是许多实际问题的特点。深度网络通过增加层次来实现更强大的表述能力，允许捕捉到更为复杂的非线性关系。然而，这些优势的同时也带来了挑战，比如对于计算资源的需求更高、训练时间更长等。因此，在选择是否采用深度学习方法时，需要权衡任务的复杂度、数据可用性以及实际的应用场景等因素。通过合理地应用深度学习技术，可以极大地推动科学研究和商业应用的进步，为解决各种难题提供有效的工具。
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