Deep Learning，也被称为深度学习，是机器学习的一个子领域，它使用类似于人脑的神经网络结构来学习数据中的复杂模式。深度学习已经在图像识别、语音识别、自然语言处理等领域取得了显著的成果。
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，包括输入层、隐藏层和输出层。
- 激活函数：激活函数用于引入非线性因素，使得神经网络能够学习更复杂的模式。
- 反向传播：反向传播是一种优化算法，用于调整神经网络中的权重，以最小化预测误差。
深度学习应用
- 图像识别：深度学习在图像识别领域取得了巨大的成功，例如，通过卷积神经网络（CNN）可以识别图像中的物体。
- 语音识别：深度学习在语音识别领域也有广泛的应用，例如，通过循环神经网络（RNN）可以识别语音中的语言模式。
- 自然语言处理：深度学习在自然语言处理领域也有显著的应用，例如，通过长短期记忆网络（LSTM）可以处理文本数据。
扩展阅读
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