深度学习（Deep Learning）算法具有以下特点：
多层结构：深度学习算法通常由多个层次的神经网络组成，每个层次都对输入数据进行不同程度的抽象和处理。这种多层结构使得深度学习算法能够处理更加复杂和抽象的任务。
高度自适应：深度学习算法能够自动学习输入数据的特征表示，而无需手动设计特征提取器。这种自适应性使得深度学习算法更加适用于处理大量数据和复杂任务。
大规模并行计算：深度学习算法通常使用大规模并行计算来训练模型。这种并行计算能够加快训练速度，并且使得深度学习算法能够处理大规模数据集和模型。
可扩展性强：深度学习算法能够通过增加网络层数和神经元数量来增加模型的复杂度和表达能力。这种可扩展性使得深度学习算法能够处理更加复杂的任务和数据。
非线性建模：深度学习算法使用非线性激活函数来建模复杂的非线性关系。这种非线性建模能够更好地拟合复杂的数据分布，提高模型的表达能力。
需要大量标注数据：深度学习算法通常需要大量标注数据来进行训练。这是因为深度学习算法的参数数量很大，需要大量的数据来进行参数估计和调整。
对计算资源要求高：由于深度学习算法的模型复杂度较高，训练和推理过程通常需要大量的计算资源。这使得深度学习算法更适用于在高性能计算环境中进行训练和推理。
总之，深度学习算法具有多层结构、高度自适应、大规模并行计算、可扩展性强、非线性建模、需要大量标注数据和对计算资源要求高等特点。这些特点使得深度学习算法在处理大规模和复杂的任务和数据方面具有显著的优势。