深度学习简介

深度学习是机器学习的一个子领域，它通过模仿人脑中的神经网络结构，让计算机能够通过大量的数据学习到复杂的模式。

基本概念

1. 神经网络：神经网络是由大量相互连接的神经元组成的，每个神经元负责处理一部分输入信息，并将结果传递给其他神经元。
2. 深度：在深度学习中，“深度”指的是神经网络中层数的多少。层数越多，模型可以学习到的特征就越复杂。
3. 学习：学习是指神经网络通过调整连接权重来优化其性能的过程。

应用场景

深度学习在许多领域都有广泛的应用，例如：

• 图像识别：识别图片中的物体、场景等。
• 语音识别：将语音转换为文本。
• 自然语言处理：理解、生成自然语言。
• 医疗诊断：辅助医生进行疾病诊断。

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神经网络结构

深度学习模型