AI对联深度学习是一种基于深度学习技术的自然语言处理应用，通过建立对联生成模型，实现自动创作对联的目的。

在深度学习算法中，神经网络是构建模型的核心。如今，随着深度学习技术的发展，我们已经可以更加方便地利用神经网络实现自然语言处理任务。

AI对联深度学习的实现可以分为以下三个步骤：

1.数据预处理

首先，需要搜集大量的对联数据，并进行预处理。对于一首完整的对联，我们可以将其分为前半句和后半句。然后，将前半句与后半句分别进行分词，并将每个词语转换成数字向量表示。

2.模型训练

接下来，我们可以利用深度学习技术构建对联生成模型，通过训练数据集，不断优化模型，使其生成的对联更加地贴近人类创作的对联。

比如，可以利用LSTM（Long Short-Term Memory）这种循环神经网络模型来实现AI对联深度学习。LSTM可以有效地解决深度学习中长期依赖问题，同时还能够避免梯度消失或梯度爆炸的问题。

以下是一个使用LSTM模型实现AI对联生成的代码样例：

import numpy as np
import keras
from keras.models import Sequential
from keras.layers import Dense, Activation
from keras.layers import LSTM

# 数据集处理
data = open('couplets.txt', 'r').read()
corpus = data.lower().split("\n")
unique_words = list(set(data.split()))
num_unique_words = len(unique_words)

# 把唐诗的Lines转化为一个一个词
input_words = []
unique_words = list(set(data.split()))
for i in data.split("\n"):
  temp = []
  for j in i.split():
    temp.append(j)
  input_words.append(temp)


# 构建LSTM模型
model = Sequential()
model.add(LSTM(512, input_shape=(None, num_unique_words), return_sequences=True))
model.add(Dropout(0.2))
model.add(LSTM(256))
model.add(D