深度学习简介
深度学习是人工智能领域的一个重要分支，它模仿人脑的神经网络结构，通过多层非线性变换，自动从数据中学习特征，完成复杂的模式识别任务。
深度学习的基本概念
- 神经网络：模仿人脑神经元结构的计算模型。
- 权重：连接神经元之间的参数，通过学习不断调整。
- 激活函数：定义神经元是否被激活的函数，常见的有Sigmoid、ReLU等。
- 损失函数：衡量预测结果与真实值之间差异的函数，如均方误差、交叉熵等。
深度学习应用
深度学习在图像识别、语音识别、自然语言处理等领域取得了显著成果。以下是一些应用实例：
- 图像识别：人脸识别、物体检测、图像分类。
- 语音识别：语音转文字、语音搜索。
- 自然语言处理：机器翻译、情感分析。
深度学习资源
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