深度學習（Deep Learning）算法具有以下特點：
多層結構：深度學習算法通常由多個層次的神經網絡組成，每個層次都對輸入數據進行不同程度的抽象和處理。這種多層結構使得深度學習算法能夠處理更加復雜和抽象的任務。
高度自適應：深度學習算法能夠自動學習輸入數據的特征表示，而無需手動設計特征提取器。這種自適應性使得深度學習算法更加適用于處理大量數據和復雜任務。
大規模并行計算：深度學習算法通常使用大規模并行計算來訓練模型。這種并行計算能夠加快訓練速度，并且使得深度學習算法能夠處理大規模數據集和模型。
可擴展性強：深度學習算法能夠通過增加網絡層數和神經元數量來增加模型的復雜度和表達能力。這種可擴展性使得深度學習算法能夠處理更加復雜的任務和數據。
非線性建模：深度學習算法使用非線性激活函數來建模復雜的非線性關系。這種非線性建模能夠更好地擬合復雜的數據分布，提高模型的表達能力。
需要大量標注數據：深度學習算法通常需要大量標注數據來進行訓練。這是因為深度學習算法的參數數量很大，需要大量的數據來進行參數估計和調整。
對計算資源要求高：由于深度學習算法的模型復雜度較高，訓練和推理過程通常需要大量的計算資源。這使得深度學習算法更適用于在高性能計算環境中進行訓練和推理。
總之，深度學習算法具有多層結構、高度自適應、大規模并行計算、可擴展性強、非線性建模、需要大量標注數據和對計算資源要求高等特點。這些特點使得深度學習算法在處理大規模和復雜的任務和數據方面具有顯著的優勢。
