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的结构和功能，让计算机具备学习、推理和感知的能力。以下是一些深度学习基础知识：
基础概念
- 神经网络：深度学习的基础，由多个神经元组成，可以模拟人脑的信息处理过程。
- 激活函数：用于引入非线性因素，使得神经网络能够学习复杂函数。
- 损失函数：用于衡量模型预测结果与真实值之间的差距，是训练过程中的关键指标。
应用场景
- 图像识别：如人脸识别、物体检测等。
- 自然语言处理：如机器翻译、情感分析等。
- 语音识别：如语音助手、语音转文字等。
学习资源
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