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，让计算机具备学习和识别能力。以下是核心知识点：

什么是深度学习？

深度学习依赖神经网络（Neural Network）模型，尤其是多层结构的深度神经网络（DNN）。其核心思想是通过多层非线性变换，自动提取数据特征。

  • 神经元：模拟生物神经元，接收输入信号并输出结果
  • 层结构：包含输入层、隐藏层和输出层，隐藏层数量决定"深度"
  • 激活函数：如ReLU、Sigmoid，用于引入非线性特性

核心概念解析

  1. 模型训练：通过反向传播算法调整参数，最小化损失函数
  2. 优化算法：常用SGD、Adam等，决定模型收敛速度
  3. 过拟合与正则化：防止模型过度适应训练数据
  4. 深度学习框架：如TensorFlow、PyTorch，提供开发工具
深度学习_结构

应用场景

  • 图像识别（如人脸识别）
  • 自然语言处理（如机器翻译）
  • 语音识别（如智能助手）
  • 时序预测（如股票趋势分析）

学习资源

想要深入学习可参考：

深度学习_应用