深度学习的原理主要是通过对大量样本的特征自学习来实现输入与输出之间的复杂函数逼近。具体来说，深度学习通过构建多网络层的模型和海量训练数据，来学习更有用的特征，从而最终提升分类或预测的准确性。这种方法避免了手动提取特征的繁琐过程，大大提高了数据处理和分析的效率和准确性。

深度学习的核心原理包括以下几个方面：

神经网络：深度学习的核心是神经网络，这是一种用来处理数值信息的逼真模拟系统。它由输入层、隐藏层和输出层组成，每一层之间通过权重和偏置相连。当输入信号进入神经网络时，它会逐层前行，经过迭代修正，直至达到期望的输出值和效果。

反向传播算法：深度学习的训练过程主要是通过反向传播算法来实现的。该算法通过比较网络输出和真实标签之间的误差，反向传递误差信号，更新网络参数，不断优化网络的性能。

激活函数：神经元计算时需要经过激活函数的处理，以增加网络的非线性能力。常用的激活函数包括sigmoid、ReLU等。

损失函数：深度学习的目标是最小化损失函数，使网络输出结果与真实标签尽可能接近。常用的损失函数包括交叉熵、均方误差等。

优化算法：深度学习的训练过程中需要使用优化算法来更新网络参数，以最小化损失函数。常用的优化算法包括梯度下降、Adam等。

深度学习还涉及其他一些关键概念和技术，如卷积神经网络（CNN）用于处理图像数据，循环神经网络（RNN）用于处理序列数据等。这些原理和技术共同构成了深度学习的理论基础，使其能够在各种复杂任务中取得优异的性能。