深度学习是一种基于前馈神经网络的机器学习方法。在深度学习中，通过将多个前馈神经网络层进行组合和堆叠，实现对输入数据的复杂映射和表达能力的提升。前馈神经网络是深度学习中的基础模型，它由多个神经元组成的网络层逐层传递信息，实现对输入数据的处理和特征抽取。前馈神经网络的构建和训练过程可以通过简单非线性函数的多次复合来实现，进而实现复杂的输入空间到输出空间的映射。深度学习与前馈神经网络之间的关系密不可分，深度学习借助前馈神经网络的结构和特性来实现对复杂问题的建模和解决。