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实现复杂模式识别。以下是核心知识点概览：
📚 基础概念
- 神经网络结构：包含输入层、隐藏层和输出层，使用权重和激活函数进行非线性变换
- 训练流程：前向传播 → 损失计算 → 反向传播 → 权重更新
- 典型应用：
- 🖼️ 计算机视觉（如图像分类、目标检测）
- 🗣️ 自然语言处理（如文本生成、情感分析）
- 📈 时序预测（如股票趋势分析）
🚀 学习路径
- 入门：掌握线性代数与Python基础
点击查看Python教程 - 进阶：学习PyTorch/TensorFlow框架
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🔍 扩展阅读
⚡ 提示：深度学习需要大量计算资源，建议使用GPU加速训练过程！