深度学习是机器学习的一个子领域，它通过模仿人脑的神经网络结构，使机器能够进行复杂的模式识别和决策。
简介
深度学习利用深层神经网络，通过大量的数据训练，使模型能够自动从数据中学习特征和模式。它广泛应用于图像识别、语音识别、自然语言处理等领域。
基础概念
- 神经网络：一种模拟人脑神经元结构的计算模型。
- 层：神经网络的基本组成单元，包括输入层、隐藏层和输出层。
- 激活函数：用于引入非线性特性，使神经网络能够学习复杂函数。
- 损失函数：用于衡量预测值与真实值之间的差距。
实践案例
以下是一个简单的深度学习案例：
- 数据准备：收集一批图像数据，例如猫和狗的图片。
- 模型构建：构建一个卷积神经网络（CNN）模型。
- 训练：使用图像数据训练模型。
- 测试：使用测试数据评估模型性能。
资源推荐
更多深度学习资源，请访问本站深度学习社区。
相关图片
深度学习神经网络
卷积神经网络结构
深度学习模型训练