深度学习是不是无监督的？

深度学习本身并不是无监督学习的特定方法，而是一种机器学习的分支。深度学习可以同时应用于有监督学习、无监督学习和半监督学习等不同类型的问题。

有监督学习是指训练样本中包含了输入和对应的标签或目标输出。在有监督学习中，模型通过学习输入和对应的标签之间的关系来进行预测和分类任务。

无监督学习是指训练样本中只包含输入数据，没有对应的标签或目标输出。在无监督学习中，模型通过自主地发现数据中的模式、结构或特征来进行聚类、降维、生成等任务。

深度学习可以在无监督学习任务中发挥重要作用，例如自编码器、生成对抗网络（GANs）等模型，这些模型可以用于数据的特征提取、降噪重构、生成新样本等任务。

此外，深度学习也可以结合有监督和无监督学习的思想，例如半监督学习，其中一部分数据有标签，一部分数据没有标签，模型可以利用有标签数据进行有监督学习，同时通过无标签数据进行无监督学习，以提高模型的性能。

因此，深度学习可以应用于各种学习任务，包括有监督、无监督和半监督学习，具体取决于问题的性质和所使用的算法。