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，利用多层神经网络提取数据的层次化特征。以下是核心要点：
1. 核心原理
- 神经网络：由输入层、隐藏层和输出层构成，每一层通过激活函数（如ReLU、Sigmoid）进行非线性变换
- 训练过程：通过反向传播算法和梯度下降优化参数，最小化预测误差
- 数据依赖：需要大量标注数据，通过**卷积神经网络（CNN）或循环神经网络（RNN）**等结构处理不同类型任务
2. 与传统机器学习的区别
| 特征 | 深度学习 | 传统机器学习 |
|---|---|---|
| 特征提取 | 自动学习层次化特征 | 手动设计特征 |
| 数据需求 | 需要大量数据 | 小规模数据即可 |
| 计算复杂度 | 高（依赖GPU加速） | 通常较低 |
3. 典型应用场景
- 计算机视觉：人脸识别（如CNN）、物体检测（如YOLO）
- 自然语言处理：机器翻译（如Transformer）、情感分析（如RNN）
- 语音识别：语音转文字（如WaveNet）、语音合成
4. 扩展学习
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