深度学习是机器学习的一个子领域，它通过模拟人脑神经网络的结构和功能，使计算机能够从数据中学习并做出决策。

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，它由多个层组成，包括输入层、隐藏层和输出层。
  • 激活函数：激活函数用于引入非线性，使得神经网络能够学习复杂的数据模式。
  • 损失函数：损失函数用于衡量预测值与真实值之间的差异，是优化过程中的关键指标。

深度学习应用

深度学习在许多领域都有广泛的应用，例如：

  • 图像识别：通过卷积神经网络（CNN）进行图像分类、物体检测等。
  • 自然语言处理：使用循环神经网络（RNN）和长短期记忆网络（LSTM）进行文本分类、机器翻译等。
  • 语音识别：通过深度神经网络进行语音信号处理和识别。

扩展阅读

想要了解更多关于深度学习的信息，可以阅读以下内容：

深度学习网络结构