深度学习(DL,Deep Learning)是机器学习(ML,Machine Learning)的一个重要方法和研究方向,属于人工智能(AI,Artificial Intelligence)领域的重要分支。随着大数据技术的发展,深度学习迎来了又一个快速发展的时期,这也使得深度学习理论与算法研究焕发新的活力。卷积神经网络(CNN,Convolutional Neural Network)作为深度学习模型的代表,是模拟视觉系统层次化的工作模式,在人工神经网络的基础上构建具有层次化结构的人工网络模型。其局部感知、层次结构化等特点在处理图像识别问题上具有巨大优势,在现代模式识别领域获得了广泛应用。本文在整理与总结国内外深度学习的基本理论成果与在工程上的应用现状,并对卷积神经网络结构分析的基础上,结合Word2Vec与TensorFlow深度学习框架,开发了图像识别与文字推荐系统,以工程应用为背景对其理论成果进行研究。本文主要进行了以下几项工作:整理国内外深度学习的研究成果,并对深度学习的背景与应用进行总结;分析卷积神经网络与Word2Vec的结构与基本原理,并对理解网络模型所需的基本算法进行了介绍;设计本文的图像识别与文字推荐系统,并以经典CNN网络结构为基础设计基于本文推荐的卷积神经网络结构;进行数据集的准备、深度学习框架的搭建及本文模型训练工作,并实现本文图像识别与文字推荐系统;通过以上工作,本文从工程项目应用的角度验证了深度学习在图像识别与自然语言处理问题上的优势。