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更复杂的模式。
  • 损失函数：损失函数用于衡量预测值与真实值之间的差异，是优化过程中的关键指标。

神经网络结构

以下是一些深度学习常用的算法：

  • 卷积神经网络（CNN）：适用于图像识别、图像分类等任务。
  • 循环神经网络（RNN）：适用于序列数据处理，如自然语言处理、时间序列分析等。
  • 生成对抗网络（GAN）：用于生成数据，如生成逼真的图像、音频等。

卷积神经网络

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