人工神经网络的深度学习是一种机器学习技术，它使用多层非线性处理单元来对数据进行建模和学习。与传统的神经网络相比，深度学习的主要区别在于其具有更多的隐藏层，可以学习到更加复杂和抽象的特征表示。传统的神经网络往往只包含一到两个隐藏层，而深度学习模型可以包含数十甚至数百个隐藏层，这使得深度学习模型能够更好地捕捉数据的层次性特征，从而提高模型的性能和泛化能力。
深度学习模型的训练一般使用反向传播算法，通过大量的数据进行训练，不断调整网络中的权重和偏置，使得模型可以更好地拟合数据。与传统的神经网络相比，深度学习模型通常需要更大规模的数据集和更多的计算资源来进行训练，但在很多复杂的任务中，深度学习模型往往能够取得更好的效果。
在实际应用中，深度学习已经被广泛应用于计算机视觉、自然语言处理、语音识别等领域，取得了许多令人瞩目的成果。例如，在计算机视觉领域，深度学习模型可以实现图像分类、目标检测、图像生成等任务；在自然语言处理领域，深度学习模型可以实现文本分类、机器翻译、语言生成等任务。随着深度学习技术的不断发展，相信它将在更多领域取得突破性的应用和成就。
综上所述，与传统的神经网络相比，深度学习模型具有更多的隐藏层，能够学习到更加复杂和抽象的特征表示，需要更大规模的数据集和更多的计算资源来进行训练，但在许多复杂的任务中，能够取得更好的效果。