连接主义学派的主要成果之一是深度学习。
深度学习是一种基于多层神经网络的学习方法，通过仿照人脑神经元之间的连接和信息通报，实现从大量数据中学习和自动提取特色的能力。
深度学习在图像识别、语音识别和自然措辞处理等领域取得了巨大的成功。

在图像识别领域的打破：

通过演习神经网络，模型可以从图像中提取出特色，并将其与已知的模式进行比较，实现高精度的图像识别。
在过去的几年中，通过深度学习技能，神经网络可以从大量的图像数据中学习，并自动提取出有用的特色，这使得打算机能够准确地识别和分类图像中的物体、场景、人等工具。
例如，在人脸识别领域取得的主冲要破，使得打算机能够准确地识别人脸，并进行身份验证和识别。
在医学影像诊断中，神经网络模型可以帮助年夜夫准确地识别和剖析病变，提高诊断的准确性和效率。

在语音识别领域的打破：

语音识别是一项具有寻衅性的任务，由于语音旗子暗记中包含了丰富的信息，如语音的腔调、音频特色等。
通过演习神经网络，模型可以学习到语音旗子暗记和文本之间的映射关系，这使得打算机能够准确地将语音旗子暗记转换为文本，并实现自动语音识别的功能。
例如，智好手机上的语音助手通过该技能，准确地识别用户的语音指令，并进行相应的操作，从而实现智能化的交互和运用。

在自然措辞处理领域的打破：

自然措辞具有繁芜的构造和语义，通过深度学习技能，神经网络可以学习到自然措辞文本的语义和语法规则，这使得打算机能够准确地理解和天生自然措辞文本，并实现自然措辞处理的功能。
例如，机器翻译系统可以通过该技能，将一种措辞的文本翻译成另一种措辞，实现自动翻译的功能。
更进一步，在文本天生和情绪剖析等领域，神经网络模型可以帮助打算机天生自然流畅的文本，并剖析文本中的情绪和感情。

在强化学习领域的打破：

强化学习是一种通过与环境交互来学习最优行为的方法，强化学习可以基于深度学习技能从环境中获取反馈旗子暗记，并根据反馈旗子暗记调度神经网络的连接强度或者模型参数，这使得打算机能够在繁芜的环境中学习温柔应其变革，并实现智能化的决策和掌握。
例如，在游戏智能和机器人掌握等领域，模型可以帮助打算机学习并实现高水平的游戏策略和机器人掌握。

此外，以深度学习为根本的天生式AI技能，可以天生各种形式的内容，如文本、图像、音频、***等。
例如，通过学习大量的图像数据，天生模型可以天生逼真的图像，乃至可以进行图像编辑，如改变图像的颜色、风格或内容。
天生式AI技能的发展对许多领域都具有主要意义，包括创意家当、娱乐、教诲和医疗等。

通过仿照人脑神经元之间的连接和信息通报，连接主义学派为人工智能的发展供应了主要的理论根本和实用方法。
随着其技能的不断进步和运用的不断拓展，连接主义学派或许还将连续引领人工智能的发展，为我们创造更多智能化的运用和解决方案。