🧠 深度学习入门指南 🧠

欢迎来到深度学习的奇妙世界！以下内容将帮助你了解这一人工智能核心技术的基础知识。

什么是深度学习？

深度学习（Deep Learning）是机器学习的一个分支，通过模拟人脑处理数据的方式，让计算机自动学习和提取特征。它主要依赖神经网络（Neural Network）结构，尤其是多层的深度神经网络（Deep Neural Network）。

深度学习的核心概念

• 神经元：神经网络的基本单元，通过加权输入和激活函数进行计算。
• 层：包括输入层、隐藏层和输出层，隐藏层的数量决定了网络的深度。
• 训练：通过大量数据调整网络参数，使其能够准确预测或分类。
• 优化器：如SGD、Adam，用于最小化损失函数以提升模型性能。

深度学习的应用场景

• 图像识别（如人脸识别、物体检测）
• 自然语言处理（如机器翻译、情感分析）
• 语音识别
• 推荐系统

进一步学习

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1. 深度学习基础教程
2. 神经网络实战案例
3. 机器学习与深度学习的区别

祝你学习顺利！ 🚀