深度学习作为机器学习的一个分支，通过模拟人脑处理数据的方式，实现了对复杂模式的识别与学习。以下是其核心内容：
1. 基础概念
- 定义：深度学习利用多层神经网络（Neural_Network）进行特征提取和抽象，适用于图像、语音、文本等非结构化数据。
- 组成：包含输入层、隐藏层、输出层，每一层通过激活函数（Activation_Function）增强非线性表达能力。
- 学习方式：通过反向传播算法（Backpropagation_Algorithm）和梯度下降优化参数，逐步逼近最优解。
2. 核心理论
- 分层结构：
- 输入层接收原始数据
- 隐藏层逐步提取高阶特征（如卷积层、循环层）
- 输出层生成最终预测结果
- 激活函数：如ReLU、Sigmoid、Tanh，用于引入非线性变换。
- 反向传播算法：通过链式法则计算损失梯度，实现参数更新。
3. 应用场景
- 🖼️ 计算机视觉：图像分类、目标检测（如CNN模型）
- 📖 自然语言处理：文本生成、机器翻译（如Transformer架构）
- 🎮 强化学习：游戏策略优化、机器人控制（如DQN算法）