随着人工智能技术的发展，深度学习成为了一个关键的计算工具。深度学习模型通过大量训练数据的学习，能够自动提取出复杂的特征，从而实现图像识别、语音识别等任务。

深度学习在实际应用中面临的一个重要挑战是如何处理大量的非结构化数据。为了克服这一难题，研究人员提出了基于自然语言处理的深度学习方法——Transformer网络。Transformer网络通过对输入序列进行编码和解码，可以有效地解决大规模文本数据的处理问题。

近年来，神经网络的可解释性也受到了广泛关注。传统的神经网络模型往往难以解释其工作原理，而深度学习框架如PyTorch或TensorFlow提供了丰富的功能来提高模型的可解释性和透明度。通过添加额外的层或者使用正则化技巧来增加模型的复杂度，可以改善模型的可解释性。

尽管深度学习在AI领域的应用取得了显著的成果，但也存在一些限制和挑战。深度学习模型对训练数据的质量要求较高，需要大量的标注样本才能达到较好的效果。深度学习算法的性能受到计算资源的限制，特别是在高维度的数据上，训练过程可能会变得非常耗时。

深度学习作为当前人工智能研究的核心之一，在各种应用场景中发挥着重要作用。随着计算能力的提升和技术的进步，深度学习的应用将会更加广泛，为人类带来更多的便利和创新。