深度学习作为人工智能的核心分支，其技术原理可概括为以下关键点：
1. 基础概念
- 神经网络：模拟人脑神经元的计算模型，通过分层结构处理数据
- 深度学习：多层神经网络（深度）的训练技术，自动提取数据特征
- 训练过程：通过反向传播算法调整参数，最小化预测误差
2. 核心原理
- 前向传播：输入数据逐层传递，计算输出结果
- 激活函数：如ReLU、Sigmoid，决定神经元输出非线性特性
- 损失函数：衡量预测值与真实值的差距（如交叉熵、MSE）
- 优化算法：通过梯度下降调整权重，如SGD、Adam
3. 应用场景
- 图像识别（如CNN）
- 自然语言处理（如Transformer）
- 自动驾驶（如目标检测）
- 推荐系统（如Embedding）
4. 扩展学习
欲深入了解深度学习实践，可访问：
神经网络概述
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深度学习应用案例