深度学习通过网络，通过复现输入信号来学习特征表达。它首先用无监督学习调整网络参数，得到输入的不同表示，即特征。稀疏编码则是一种寻找超完备基向量来有效表示样本数据的方法，通过优化问题求解基向量和系数，从而得到输入的特征表示。卷积神经网络是特殊的深层神经网络，其非全连接和权值共享的结构降低了模型复杂度，适合识别二维形状，对变形具有高度不变性。而循环神经网络（RNN）与长短期记忆网络（LSTM）则适用于处理序列数据，如文本、语音等。这些深度学习模型在人工智能平台应用中发挥着重要作用，能够自动提取特征并解决分类、识别等实际问题。