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来学习数据中的模式。以下是一些深度学习的基础概念：
- 神经网络：由相互连接的神经元组成，可以学习输入数据并输出预测或决策。
- 深度：指神经网络中层数的多少，深度越深，模型可以学习更复杂的模式。
- 激活函数：用于引入非线性，使得神经网络能够学习非线性关系。
资源推荐
以下是一些学习深度学习资源的链接：
图像识别
深度学习在图像识别领域有着广泛的应用。以下是一个图像识别的例子：
机器学习与深度学习的关系
深度学习是机器学习的一个分支，它依赖于深度神经网络来学习数据。
- 机器学习：更广泛的领域，包括监督学习、无监督学习、强化学习等。
- 深度学习：机器学习的一个子领域，专注于使用深度神经网络。
希望这些基础知识能够帮助您更好地理解深度学习。如果您有更多问题，欢迎在论坛上提问。