深度学习是机器学习领域的一个分支，主要研究如何训练多层神经网络来解决复杂的模式识别、分类、回归等问题。深度学习包括以下主要内容：

  1. 神经网络：神经网络是深度学习的核心，它是由多个神经元组成的网络结构，可以通过训练来学习复杂的特征和模式，从而实现分类、回归等任务。
  2. 激活函数：激活函数是神经网络中的一种非线性函数，用于给神经元引入非线性变换，增强神经网络的表达能力。
  3. 损失函数：损失函数用于评估神经网络的输出与实际标签之间的误差，常见的损失函数包括均方误差、交叉熵等。
  4. 优化算法：优化算法用于调整神经网络中的权重和偏置，以最小化损失函数，常见的优化算法包括随机梯度下降、Adam等。
  5. 卷积神经网络：卷积神经网络是一种专门用于处理图像、语音等数据的神经网络，它可以通过卷积和池化等操作提取图像的局部特征。
  6. 循环神经网络：循环神经网络是一种专门用于处理序列数据的神经网络，它可以通过引入记忆单元实现对序列数据的建模。
  7. 生成对抗网络：生成对抗网络是一种基于对抗训练的模型，包括生成器和判别器两个部分，通过对抗训练生成真实的数据样本。
  8. 自编码器：自编码器是一种无监督学习方法，通过对输入数据进行压缩和解压缩，实现对数据的自动编码和重建，可以用于特征提取、降维等任务。

以上是深度学习的一些主要内容，随着深度学习的不断发展，还涌现出了许多新的模型和算法。