深度学习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。以下是关键知识点：
核心概念
神经网络结构
由输入层、隐藏层和输出层组成，每层包含多个神经元。训练过程
通过反向传播算法调整权重，最小化损失函数。优化算法
常用包括SGD、Adam等，直接影响模型收敛速度。
应用场景
- 图像识别（如人脸识别）
- 自然语言处理（如机器翻译）
- 语音助手（如语音识别与合成）
- 推荐系统（如用户行为预测）
扩展阅读
欲深入了解深度学习实践，可参考：
深度学习实战教程
神经网络可视化案例