深度学习是人工智能领域的一个重要分支，主要通过模拟人脑处理数据的方式，实现对复杂模式的识别与学习。以下是核心要点：

1. 基础概念

  • 神经网络：由多层神经元构成，模仿生物神经元的连接方式，通过权重调整实现特征提取（
    神经网络
    ）。
  • 多层结构：包含输入层、隐藏层和输出层，隐藏层的深度决定了模型的复杂度（
    深度学习结构
    ）。
  • 训练过程：通过反向传播算法不断优化参数，最小化预测误差（
    反向传播算法
    ）。

2. 应用场景

  • 图像识别：如卷积神经网络（CNN）在目标检测中的应用（
    卷积神经网络
    ）。
  • 自然语言处理：如循环神经网络（RNN）和Transformer模型（
    Transformer模型
    ）。
  • 语音识别：深度学习显著提升了语音到文本的转换准确率（
    语音识别
    ）。

3. 扩展学习

如需深入了解深度学习的历史发展，可访问：深度学习历史。
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