深度学习是机器学习的一个分支，通过模拟人脑处理数据的方式，利用多层神经网络提取复杂模式。以下是关键点：
1. 核心概念
- 神经网络：由输入层、隐藏层和输出层构成，每一层通过激活函数处理数据
- 训练过程：通过反向传播算法优化参数，最小化预测误差
- 优势：自动特征提取、处理非结构化数据（如图像、文本）
2. 应用场景
- ⚙️ 计算机视觉：图像分类、目标检测（如人脸识别）
- 📖 自然语言处理：机器翻译、情感分析
- 📈 数据分析：时间序列预测、异常检测
3. 技术分类
- 🧩 卷积神经网络（CNN）：适用于图像处理
- 🤖 循环神经网络（RNN）：处理序列数据（如文本）
- 🧮 自编码器（Autoencoder）：无监督学习特征压缩
如需进一步学习，可访问 深度学习入门教程 获取实践指南。