深度学习是机器学习的一个子集，它通过模拟人脑中的神经网络结构，使计算机能够从大量数据中自动学习和提取特征。
深度学习的基本概念
- 神经网络：深度学习中的核心概念，由多个层组成，包括输入层、隐藏层和输出层。
- 激活函数：用于将神经元的线性组合转换为非线性输出。
- 损失函数：用于衡量模型预测值与真实值之间的差异。
深度学习的应用
深度学习在许多领域都有广泛的应用，包括：
- 图像识别：识别图像中的对象和场景。
- 语音识别：将语音转换为文本。
- 自然语言处理：理解和生成人类语言。
学习资源
想要深入了解深度学习，可以阅读以下资源：
深度学习神经网络