深度学习是人工智能领域的重要分支，通过模拟人脑处理数据的方式，实现对复杂模式的识别与学习。以下是核心知识点概览：

1. 基础概念

  • 神经网络：由多层节点组成的计算结构，如 <center><img src="https://cloud-image.ullrai.com/q/神经_网络/" alt="神经_网络"/></center> 所示
  • 深度：指网络包含多个隐藏层（通常 ≥3 层）
  • 训练过程：通过反向传播算法优化参数，如 <center><img src="https://cloud-image.ullrai.com/q/反向传播算法/" alt="反向传播算法"/></center>
  • 激活函数：如ReLU、Sigmoid等，用于引入非线性特性

2. 典型应用

  • 图像识别（如 <center><img src="https://cloud-image.ullrai.com/q/卷积_神经_网络/" alt="卷积_神经_网络"/></center>）
  • 自然语言处理（如 <center><img src="https://cloud-image.ullrai.com/q/循环_神经_网络/" alt="循环_神经_网络"/></center>）
  • 语音识别与生成
  • 推荐系统优化

3. 学习路径

  1. 先掌握 机器学习基础 知识
  2. 学习Python编程与NumPy库
  3. 掌握梯度下降原理（如 <center><img src="https://cloud-image.ullrai.com/q/梯度_下降/" alt="梯度_下降"/></center>）
  4. 实践TensorFlow/PyTorch框架

4. 扩展阅读

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