深度学习是人工智能领域的一个子集，它模仿人脑神经网络的工作原理，通过学习大量数据来提取特征和模式。以下是一些深度学习的基本概念和常用技术。
基本概念
- 神经网络：深度学习的基础，由多个层（输入层、隐藏层、输出层）组成。
- 激活函数：用于引入非线性因素，使神经网络能够学习复杂模式。
- 损失函数：衡量预测值与真实值之间差异的函数，用于指导模型优化。
常用技术
- 卷积神经网络（CNN）：常用于图像识别、图像分类等任务。
- 循环神经网络（RNN）：适用于处理序列数据，如时间序列分析、自然语言处理等。
- 生成对抗网络（GAN）：通过对抗训练生成逼真的数据。
实践指南
要深入了解深度学习，可以参考以下教程：
深度学习架构图
希望这些信息能帮助您更好地理解深度学习。如果您有任何疑问，欢迎在评论区留言。