什么是深度学习？
深度学习是机器学习的一个分支，通过模拟人脑处理数据的方式，让计算机自动学习特征并进行决策。其核心在于使用多层神经网络（🧠）来提取数据的抽象层次化特征。
📚 核心概念
- 神经元：深度学习的基本单元，接收输入信号并生成输出
- 激活函数（relu/sigmoid/tanh）：决定神经元输出的非线性变换
- 反向传播：通过梯度下降优化网络参数的关键算法
- 过拟合：模型在训练数据表现好但泛化能力差的现象
🤖 神经网络结构
- 输入层：接收原始数据
- 隐藏层：通过多层非线性变换提取特征
- 输出层：生成最终预测结果
- 权重与偏置：控制神经元间连接强度的参数
💡 应用领域
- 图像识别（🖼️）
- 自然语言处理（🤖）
- 语音识别（🗣️）
- 强化学习（🎮）