深度学习是机器学习的一个子领域，它模仿人脑处理信息的方式，通过神经网络进行学习。以下是深度学习的一些基本概念和介绍。
深度学习的基本概念
- 神经网络：深度学习的基础是神经网络，它由多个层组成，每一层都负责从输入数据中提取特征。
- 激活函数：激活函数用于引入非线性，使得神经网络能够学习复杂的模式。
- 损失函数：损失函数用于衡量预测值与真实值之间的差异，是优化过程中的关键指标。
深度学习的应用
深度学习在许多领域都有广泛的应用，以下是一些例子：
- 图像识别：例如，识别照片中的物体、人脸识别等。
- 语音识别：例如，将语音转换为文本。
- 自然语言处理：例如，机器翻译、情感分析等。
深度学习资源
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深度学习神经网络