深度学习是人工智能领域的一个重要分支，它模仿人脑的神经网络结构，通过大量的数据学习，使机器能够进行复杂的模式识别和决策。
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，它由大量的神经元组成，每个神经元都与其它神经元相连。
- 层数：深度学习中的“深度”指的是神经网络层数的多少，通常层数越多，模型的复杂度越高。
- 激活函数：激活函数用于确定神经元是否被激活，常见的激活函数有Sigmoid、ReLU等。
深度学习的应用
深度学习在各个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：通过卷积神经网络（CNN）对图像进行分类、检测和分割。
- 语音识别：通过循环神经网络（RNN）和长短期记忆网络（LSTM）将语音转换为文本。
- 自然语言处理：通过递归神经网络（RNN）和注意力机制处理自然语言，实现机器翻译、文本摘要等功能。
深度学习资源
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深度学习神经网络结构图
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