深度学习是一种机器学习方法，通过模拟人脑的神经网络结构，让计算机能够自动从数据中学习特征和模式。
主要特点
- 多层神经网络：深度学习模型由多层神经网络组成，每一层都从原始数据中提取更高级的特征。
- 自动特征提取：与传统机器学习方法相比，深度学习可以自动从原始数据中提取有用的特征，无需人工干预。
- 强大的学习能力：深度学习模型在图像识别、语音识别、自然语言处理等领域取得了显著的成果。
应用领域
- 图像识别：例如，人脸识别、物体识别等。
- 语音识别：例如，语音助手、语音翻译等。
- 自然语言处理：例如，机器翻译、情感分析等。
工作原理
深度学习模型主要由以下部分组成：
- 输入层：接收原始数据。
- 隐藏层：通过神经网络结构提取特征。
- 输出层：根据提取的特征进行分类或预测。
深度学习结构图
相关资源
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