深度学习是机器学习的一个子领域，它通过模拟人脑神经网络的结构和功能，使计算机能够从大量数据中自动学习和提取特征。

深度学习的关键技术

  • 神经网络：深度学习的基础，通过多层节点模拟大脑神经元的工作方式。
  • 激活函数：用于引入非线性因素，使模型能够学习复杂的数据分布。
  • 反向传播：通过计算误差，调整网络权重，优化模型性能。

深度学习的应用

深度学习在各个领域都有广泛应用，例如：

  • 图像识别：识别图片中的物体、场景等。
  • 语音识别：将语音转换为文本或命令。
  • 自然语言处理：理解、生成和处理自然语言。

深度学习资源

想要深入了解深度学习，可以参考以下资源：

深度学习神经网络