深度学习与深层神经网络密切相关，但又有所区别，以下从定义、技术方法、应用等方面进行具体阐述：

深度学习：是一类基于人工神经网络的机器学习技术，通过构建具有多个层次的神经网络模型，让计算机自动从大量数据中学习特征和模式，以实现对数据的分类、预测、生成等任务，其核心在于自动学习数据的层次化特征表示。

深层神经网络：是深度学习中常用的一种具体模型架构，指的是具有多个隐藏层的人工神经网络。它由输入层、多个隐藏层和输出层组成，神经元之间通过权重连接，数据在网络中通过前向传播和反向传播进行处理和学习。

联系

深层神经网络是深度学习的核心基础：深度学习的发展很大程度上依赖于深层神经网络的研究和进步。深层神经网络为深度学习提供了具体的模型架构和计算框架，是实现深度学习算法的主要工具。深度学习中的许多方法和技术，如反向传播算法、优化算法、正则化方法等，都是围绕深层神经网络的训练和优化而发展起来的。

深度学习通过深层神经网络发挥威力：深度学习利用深层神经网络的多层结构，能够自动学习到数据中复杂的、层次化的特征表示。通过不断增加网络的深度和宽度，深层神经网络可以拟合任意复杂的函数，从而使深度学习在处理各种复杂的人工智能任务时表现出卓越的性能，如在图像识别、自然语言处理、语音识别等领域取得了突破性的成果。

区别

范畴不同：深度学习是一个更广泛的概念，它不仅仅包括深层神经网络，还涵盖了其他相关的技术和方法，如深度强化学习、生成对抗网络等。深度学习涉及到数据预处理、模型设计、训练算法、评估指标等多个方面，是一个综合性的研究领域。而深层神经网络只是深度学习中的一种具体模型结构，侧重于网络的架构和计算原理。

研究重点不同：深度学习的研究重点除了模型架构外，还包括如何更好地利用数据、提高模型的泛化能力、优化训练过程、探索新的应用场景等。它关注的是如何从数据中获取有价值的信息，并将其应用于实际问题的解决。深层神经网络的研究重点则主要在于网络结构的设计和改进，如如何增加网络的深度、选择合适的神经元连接方式、设计更有效的激活函数等，以提高网络的表达能力和学习效率。

技术方法差异

深度学习：包含了各种数据增强、迁移学习、模型融合等技术方法，以提高模型的性能和泛化能力。例如，在数据量较少的情况下，可以使用迁移学习技术，将在大规模数据集上预训练好的模型参数迁移到新的任务中，从而减少对新数据的需求。

深层神经网络：更侧重于网络内部的技术，如反向传播算法的改进、优化器的选择、正则化方法的应用等，以确保网络能够有效地训练和收敛。例如，使用 Adam 等自适应优化器可以根据网络参数的更新情况自动调整学习率，提高训练效率。

应用场景差异

深度学习：在多个领域都有广泛的应用，除了与深层神经网络重叠的图像、语音、自然语言处理等领域外，还在推荐系统、金融风险预测、医疗诊断等领域有着重要的应用。深度学习可以根据不同的应用场景和需求，灵活地选择和组合各种模型和技术。

深层神经网络：在图像识别、语音识别等感知类任务以及一些传统的机器学习任务的深度扩展方面表现出色。例如在图像分类任务中，深层神经网络可以通过学习图像的多层次特征，准确地识别出不同类别的图像。