深度学习是人工智能领域的一个重要分支，它让计算机能够通过学习数据来自动改进其性能。以下是一些深度学习的基础知识和常用技术。
基础概念
- 神经网络：模拟人脑神经元连接的数学模型，是深度学习的基础。
- 激活函数：用于引入非线性因素，使得神经网络能够学习更复杂的模式。
- 损失函数：衡量预测值与真实值之间差异的函数，用于指导模型优化。
常用框架
- TensorFlow：由Google开发的开源机器学习框架，支持多种深度学习模型。
- PyTorch：由Facebook开发的开源机器学习库，以动态计算图著称。
实践案例
深度学习在各个领域都有广泛的应用，以下是一些例子：
- 图像识别：通过深度学习，计算机可以自动识别图片中的物体。
- 自然语言处理：深度学习可以用于构建聊天机器人、机器翻译等应用。
深度学习神经网络
扩展阅读
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