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，使计算机能够从数据中自动学习和提取特征。
基本概念
- 神经网络：神经网络是由大量相互连接的神经元组成的计算模型，能够通过学习数据来发现数据中的模式。
- 激活函数：激活函数用于将神经元的线性组合转换为非线性输出，常见的激活函数有Sigmoid、ReLU等。
- 损失函数：损失函数用于衡量模型预测值与真实值之间的差异，常见的损失函数有均方误差（MSE）、交叉熵等。
- 优化算法：优化算法用于调整模型参数，以最小化损失函数，常见的优化算法有梯度下降、Adam等。
深度学习应用
深度学习在各个领域都有广泛的应用，例如：
- 图像识别：通过卷积神经网络（CNN）实现图像分类、目标检测等任务。
- 自然语言处理：通过循环神经网络（RNN）和长短期记忆网络（LSTM）实现文本分类、机器翻译等任务。
- 语音识别：通过深度神经网络实现语音识别和语音合成。
扩展阅读
更多关于深度学习的基础知识，可以参考深度学习教程。
深度学习神经网络