深度学习是机器学习领域的一个重要分支，它通过模拟人脑神经网络的结构和功能，让计算机能够通过大量数据自动学习，从而实现复杂模式的识别和预测。
基础概念
- 神经网络：深度学习的基础是神经网络，它由多个层次组成，每个层次负责处理不同层次的特征。
- 激活函数：激活函数用于决定神经元是否被激活，常见的激活函数有Sigmoid、ReLU等。
- 损失函数：损失函数用于衡量模型预测结果与真实值之间的差异，常见的损失函数有均方误差、交叉熵等。
实践案例
以下是一个简单的神经网络结构，用于图像识别：
- 输入层：输入图像数据
- 隐藏层：提取图像特征
- 输出层：输出图像分类结果
神经网络结构图
扩展阅读
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