深度学习是机器学习的一个子领域，通过模拟人脑处理数据的方式，利用多层神经网络提取复杂模式。其核心在于层级化特征学习，广泛应用于图像识别、自然语言处理等领域。
🔍 核心概念
- 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处理数据
- 反向传播：通过梯度下降优化模型参数，实现误差的反向传递
- 激活函数（如ReLU、Sigmoid）：决定神经元的输出特性，常见于隐藏层
🤖 应用场景
- 计算机视觉
- 自然语言处理（NLP）
- 语音识别
- 推荐系统
📚 学习资源
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