Deep Learning 是人工智能领域的一个重要分支，它通过模拟人脑神经网络结构，让机器能够自动从数据中学习，进行特征提取和模式识别。以下是关于 Deep Learning 的几个基础概念：
1. 神经网络
神经网络是由大量相互连接的神经元组成的计算系统。每个神经元都可以接收输入，产生输出，并通过权重进行学习。
- 人工神经网络 (ANN)：这是最早的人工神经网络模型，通过调整神经元之间的连接权重来学习数据。
2. 深度学习
深度学习是神经网络的一种，它包含多层神经网络，可以学习更复杂的特征。
- 卷积神经网络 (CNN)：常用于图像识别和图像处理。
- 循环神经网络 (RNN)：适合处理序列数据，如时间序列数据。
- 生成对抗网络 (GAN)：用于生成数据，如图像和文本。
3. 深度学习应用
深度学习在许多领域都有应用，如：
- 图像识别：如人脸识别、物体检测。
- 自然语言处理：如机器翻译、文本生成。
- 语音识别：如语音转文本。
Deep Learning Architecture
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