深度学习是人工智能领域的一个重要分支，它让机器能够通过学习大量数据来识别复杂模式。以下是深度学习的一些基础知识。
深度学习的基本概念
- 神经网络：深度学习的基础是神经网络，它是一种模仿人脑神经元结构的计算模型。
- 层次化结构：深度学习网络通常包含多个层次，每一层都对输入数据进行特征提取。
- 激活函数：激活函数用于引入非线性因素，使模型能够学习复杂的模式。
深度学习应用
深度学习在许多领域都有广泛应用，例如：
- 图像识别：识别照片中的对象或场景。
- 语音识别：将语音转换为文本。
- 自然语言处理：理解和使用人类语言。
学习资源
想要深入了解深度学习，可以参考以下资源：
图片展示
下面展示一张神经网络结构的图片：