深度学习是人工智能领域的一个重要分支，它通过模拟人脑神经网络的结构和功能，实现了对大量数据的自动学习和处理。以下是一些深度学习实践案例，让我们一起探索这个领域的精彩。

案例一：图像识别

图像识别是深度学习应用中最常见的一个领域。以下是一个基于卷积神经网络（CNN）的图像识别案例。

  • 模型结构：使用VGG16作为基础网络。
  • 数据集：使用CIFAR-10数据集进行训练和测试。
  • 训练结果：准确率达到90%以上。

VGG16网络结构图

案例二：自然语言处理

自然语言处理（NLP）是深度学习在语言领域的应用。以下是一个基于循环神经网络（RNN）的文本分类案例。

  • 模型结构：使用LSTM作为基础网络。
  • 数据集：使用IMDb数据集进行训练和测试。
  • 训练结果：准确率达到85%以上。

LSTM网络结构图

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