深度学习(Deep Learning)是智能机器学习中的一个分支，它试图使用包含复杂结构或由多重非线性变换构成的多个处理层对数据进行高层抽象的算法，该网站收录了世界上所有有关于深度学习的研究项目。

深度学习是机器学习中一种基于对数据进行表征学习的方法。观测值(例如一幅图像)可以使用多种方式来表示，如每个像素强度值的向量，或者更抽象地表示成一系列边、特定形状的区域等。而使用某些特定的表示方法更容易从实例中学习任务(例如，人脸识别或面部表情识别)。深度学习的好处是用非监督式或半监督式的特征学习和分层特征提取高效算法来替代手工获取特征。

至今已有数种深度学习框架，如深度神经网络、卷积神经网络和深度信念网络和递归神经网络已被应用计算机视觉、语音识别、自然语言处理、音频识别与生物信息学等领域并获取了极好的效果。

自深度学习出现以来，它已成为很多领域，尤其是在计算机视觉和语音识别中，成为各种领先系统的一部分。硬件的进步也是深度学习重新获得关注的重要因素。高性能图形处理器的出现极大地提高了数值和矩阵运算的速度，使得机器学习算法的运行时间得到了显著的缩短。

近年来互联网中出现了深学习项目的的爆发式增长，该网站就是通过人工收录和用户提交而汇聚的所有已知项目，这个网站的目的是收录最好的深度学习项目，使这些未来发展的科技技术更平易近人。