深度学习是机器学习的一个子领域，它通过模仿人脑神经网络结构和功能，使计算机能够从数据中学习并做出决策。
深度学习基础
- 神经网络结构：介绍深度学习的核心——神经网络，包括前馈神经网络、卷积神经网络和循环神经网络等。
- 激活函数：解释激活函数在神经网络中的作用，如ReLU、Sigmoid和Tanh等。
- 损失函数：讨论损失函数在训练过程中的重要性，以及常用的损失函数，如均方误差（MSE）和交叉熵损失等。
实践案例
- 图像识别：介绍如何使用深度学习进行图像识别，包括常用的模型和算法。
- 自然语言处理：探讨深度学习在自然语言处理中的应用，如情感分析、机器翻译等。
- 推荐系统：分析深度学习在推荐系统中的应用，提高推荐准确性和用户体验。
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中心图片：神经网络