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，让机器能够自动从数据中学习特征和模式。
神经网络基础
神经网络由多个神经元组成，每个神经元负责处理一部分数据，并将结果传递给下一个神经元。以下是神经网络的一些基本概念：
- 输入层：接收原始数据。
- 隐藏层：对输入数据进行处理，提取特征。
- 输出层：输出最终结果。
激活函数
激活函数是神经网络中非常关键的部分，它用于引入非线性因素，使得神经网络能够学习复杂的模式。常见的激活函数有：
- Sigmoid函数
- ReLU函数
- Tanh函数
优化算法
优化算法用于调整神经网络的权重，以最小化损失函数。常见的优化算法有：
- 随机梯度下降（SGD）
- Adam优化器
应用场景
深度学习在许多领域都有广泛的应用，例如：
- 图像识别
- 自然语言处理
- 语音识别
- 医疗诊断