深度学习是机器学习的一个子领域，它模仿人脑的神经网络结构，通过多层处理单元来学习数据中的特征。以下是关于深度学习的一些基础概念和资源。
基础概念
- 神经网络：深度学习的基础是神经网络，它由多个层组成，包括输入层、隐藏层和输出层。
- 激活函数：激活函数用于引入非线性，使得神经网络能够学习复杂的数据模式。
- 损失函数：损失函数用于衡量预测值与真实值之间的差异，是优化过程中的关键指标。
资源链接
案例研究
深度学习在各个领域都有广泛的应用，以下是一些案例研究：
- 图像识别：深度学习在图像识别领域取得了显著的成果，如图像分类、目标检测等。
- 自然语言处理：深度学习在自然语言处理领域也有广泛的应用，如机器翻译、情感分析等。