深度学习在各个领域都取得了显著的成果，以下是一些深度学习实践案例，让我们一起探索这个领域的魅力。
案例一：图像识别
图像识别是深度学习应用中非常广泛的一个领域。以下是一个使用卷积神经网络（CNN）进行图像识别的案例。
- 模型：LeNet-5
- 任务：手写数字识别
- 数据集：MNIST
通过LeNet-5模型，我们可以在MNIST数据集上达到非常高的识别准确率。
案例二：自然语言处理
自然语言处理（NLP）是深度学习在文本领域的应用。以下是一个使用循环神经网络（RNN）进行机器翻译的案例。
- 模型：Seq2Seq
- 任务：英语到法语的翻译
- 数据集：WMT14 English-French
Seq2Seq模型通过编码器和解码器结构，实现了高质量的机器翻译效果。
扩展阅读
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