什么是深度学习？
深度学习是机器学习的一个分支，通过模拟人脑处理数据的方式，让计算机自动学习特征并做出决策。其核心在于多层神经网络，能够处理复杂模式识别任务。
深度学习的核心概念
- 神经网络：由输入层、隐藏层和输出层组成的层级结构，每一层通过权重和偏置传递信息
- 激活函数：如ReLU、Sigmoid，用于引入非线性特性，常见关键词：激活函数_relu, 激活函数_sigmoid
- 优化算法：如SGD、Adam，用于调整模型参数，常见关键词：优化算法_adam, 优化算法_sgd
- 损失函数：衡量预测结果与真实值的差距，例如交叉熵损失，关键词：损失函数_交叉熵
深度学习的典型应用
🚀 计算机视觉：图像分类、目标检测（关键词：计算机视觉_图像识别）
🚀 自然语言处理：机器翻译、情感分析（关键词：自然语言处理_文本分析）
🚀 语音识别：语音转文字、语音合成（关键词：语音识别_语音转文字）
学习资源推荐
📘 深度学习入门书籍：《深度学习》（花书）
💻 实战教程：从零构建神经网络模型
📊 可视化工具：使用TensorBoard监控训练过程