深度学习作为人工智能的核心分支，近年来在图像识别、自然语言处理、语音分析等领域取得了突破性进展。以下是其基础框架与核心内容概览：
什么是深度学习？
深度学习通过多层神经网络（Neural Network）模拟人脑处理数据的方式，主要特点包括：
- 层级结构：数据在多层网络中逐步抽象（如卷积层提取边缘，全连接层识别物体）
- 非线性变换：使用激活函数（如ReLU、Sigmoid）构建复杂表达能力
- 特征自动学习：无需人工设计特征，网络自动从数据中提取关键信息
核心技术架构 🏗️
感知机（Perceptron）
- 最简单的神经元模型，奠定神经网络理论基础
- 通过梯度下降优化权重参数
多层感知机（MLP）
- 包含输入层、隐藏层和输出层的前馈网络
- 使用反向传播算法进行训练
卷积神经网络（CNN）
- 专为处理网格数据（如图像）设计
- 通过卷积核提取空间特征
应用领域全景 🌍
| 领域 | 典型案例 | 对应路径 |
|---|---|---|
| 图像识别 | 手写数字识别（MNIST）、物体检测 | /图像识别技术 |
| 自然语言处理 | 机器翻译、情感分析 | /自然语言处理入门 |
| 语音识别 | 语音转文字、语音合成 | /语音识别原理 |
| 强化学习 | 游戏AI、机器人控制 | /强化学习基础 |