深度学习作为人工智能的核心技术之一，近年来在图像识别、自然语言处理等领域取得了突破性进展。以下将从基础概念、应用场景及学习资源三个方面展开介绍。
什么是深度学习？🤖
深度学习（Deep Learning）是机器学习的一个子领域，通过模拟人脑处理数据的方式，利用多层神经网络提取数据的层次化特征。其核心在于通过非线性变换自动学习特征表示，而非依赖人工设计特征。
核心组件
- 神经网络：由输入层、隐藏层和输出层构成，每层包含多个神经元
- 激活函数：如ReLU、Sigmoid，用于引入非线性
- 反向传播：通过梯度下降优化参数
深度学习的应用场景 🌐
- 计算机视觉：图像分类（如图像识别教程）、目标检测
- 自然语言处理：机器翻译、情感分析
- 语音识别：将语音信号转换为文本
- 推荐系统：通过用户行为数据预测偏好
学习资源推荐 📚
深度学习的探索永无止境，建议结合实践加深理解！🚀