深度学习是机器学习的一个子领域，通过模拟人脑处理数据的方式，让计算机能够自动学习和提取特征。以下是核心知识点：
1. 基础概念
- 神经网络：由多层神经元构成，每层通过权重和偏置传递信息
- 激活函数（如ReLU、Sigmoid）：决定神经元是否被激活的关键运算
- 损失函数：衡量模型预测与真实值的差距
- 反向传播：通过梯度下降优化网络参数的核心算法
2. 典型应用场景
- 📷 图像识别：使用卷积神经网络（CNN）提取空间特征
- 💬 自然语言处理：基于循环神经网络（RNN）或Transformer模型
- 🎵 语音识别：通过深度神经网络（DNN）转换音频信号
3. 学习资源推荐
深度学习技术发展迅速，建议结合理论与实践逐步深入学习！