深度学习是机器学习的一个分支，通过模拟人脑处理数据的方式，实现对复杂模式的识别与学习。其核心在于使用多层神经网络（Neural_Network_Structure）提取数据特征。
🔍 核心概念解析
- 神经网络：由输入层、隐藏层和输出层组成，每层包含多个神经元（Neuron_Unit）
- 激活函数：如ReLU、Sigmoid，决定神经元输出的非线性特性（Activation_Function_Examples）
- 反向传播：通过梯度下降优化参数，实现误差最小化（Backpropagation_Process）
- 训练与推理：训练阶段学习数据规律，推理阶段应用模型进行预测（Training_vs_Inference）
🌍 应用场景
- 图像识别（Image_Recognition）：如人脸识别、物体检测
- 自然语言处理（Natural_Language_Processing）：如机器翻译、情感分析
- 语音识别（Speech_Recognition）：如智能助手、语音转文字
- 强化学习（Reinforcement_Learning）：如游戏AI、机器人控制
📚 学习资源推荐
🔗 深度学习入门指南
📘 《深度学习》书籍
🎥 神经网络可视化教程