什么是深度学习？
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，利用多层神经网络（🧠）实现复杂模式识别。其核心在于数据的层次化特征提取，例如：
- 输入层：原始数据（如图像像素）
- 隐藏层：逐步抽象的特征（如边缘、纹理）
- 输出层：最终决策结果（如分类标签）
核心技术原理
神经网络结构
- 由神经元（NODE）和激活函数（如ReLU、Sigmoid）构成
- 多层设计使模型能学习非线性关系（📈）
训练过程
- 通过反向传播算法（Backpropagation）优化参数
- 使用损失函数（Loss Function）衡量预测误差
优化算法
- 常见方法包括梯度下降（Gradient Descent）和Adam优化器
- 学习率调整是训练成功的关键（🔑）
应用场景
深度学习广泛应用于：
- 计算机视觉（📷）
- 自然语言处理（📚）
- 语音识别（🎙️）
- 推荐系统（🎯）
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