深度学习是机器学习领域中的一种重要分支，它通过模拟人脑神经网络结构，实现数据的自动特征提取和模式识别。以下是一些关于深度学习的基础知识：
基本概念
- 神经网络：深度学习的基础，由多个神经元组成的层次结构，用于模拟大脑神经元的工作方式。
- 激活函数：用于引入非线性，使神经网络能够学习复杂的非线性关系。
- 损失函数：衡量模型预测值与真实值之间的差异，用于指导模型的优化过程。
应用场景
深度学习在许多领域都有广泛的应用，以下是一些常见的应用场景：
- 图像识别：如人脸识别、物体识别等。
- 语音识别：如语音助手、语音翻译等。
- 自然语言处理：如机器翻译、情感分析等。
学习资源
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图片展示
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