深度学习是机器学习的一个重要分支，它通过模拟人脑神经网络的结构和功能，使得机器能够从数据中学习并做出决策。以下是一些深度学习的基础概念：

  • 神经网络：深度学习的基础是神经网络，它由多个层组成，包括输入层、隐藏层和输出层。
  • 激活函数：激活函数用于引入非线性，使得神经网络能够学习复杂的模式。
  • 损失函数：损失函数用于衡量预测值与真实值之间的差异，是优化过程中的关键。

深度学习应用

深度学习在许多领域都有广泛的应用，以下是一些例子：

  • 图像识别：通过卷积神经网络（CNN）进行图像识别，如图像分类、物体检测等。
  • 自然语言处理：利用循环神经网络（RNN）和长短期记忆网络（LSTM）进行文本分析、机器翻译等。
  • 语音识别：通过深度神经网络进行语音信号的转换，实现语音识别和语音合成。

深度学习网络结构

学习资源

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