深度学习是机器学习的一个重要分支，它通过模拟人脑的神经网络结构，使得机器能够从数据中学习并作出决策。以下是一些深度学习基础知识：

  • 神经网络结构：深度学习模型通常由多个层组成，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，使得模型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，是优化模型的关键。

深度学习应用

深度学习在各个领域都有广泛的应用，以下是一些例子：

  • 图像识别：通过卷积神经网络（CNN）进行图像分类、目标检测等。
  • 自然语言处理：使用循环神经网络（RNN）或长短期记忆网络（LSTM）进行文本分类、机器翻译等。
  • 语音识别：利用深度学习技术提高语音识别的准确率。

学习资源

想要深入了解深度学习，以下是一些推荐的学习资源：

深度学习架构图