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来学习数据中的复杂模式。以下是一些深度学习的基础概念：

  • 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，使得神经网络能够学习复杂的数据模式。
  • 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，是训练模型的关键。

深度学习应用

深度学习在多个领域都有广泛的应用，以下是一些例子：

  • 图像识别：深度学习可以用于图像识别，例如人脸识别、物体检测等。
  • 自然语言处理：深度学习可以用于自然语言处理，例如机器翻译、情感分析等。
  • 语音识别：深度学习可以用于语音识别，将语音转换为文本。

深度学习资源

想要了解更多关于深度学习的知识，可以参考以下资源：

深度学习