深度学习是人工智能领域的一个核心分支，它通过模仿人脑神经网络的工作原理，使计算机能够通过数据和算法自主学习。以下是一些关于深度学习的知识点：
深度学习基础
- 神经网络结构：深度学习依赖于多层神经网络，每层都包含多个节点。
- 激活函数：如ReLU、Sigmoid、Tanh等，用于引入非线性。
- 损失函数：用于衡量模型预测值与真实值之间的差异。
深度学习应用
- 图像识别：深度学习在图像识别领域取得了显著成果，如图像分类、目标检测等。
- 自然语言处理：在语言模型、机器翻译、文本分类等方面有广泛应用。
- 语音识别：通过深度学习技术，语音识别的准确率不断提高。
本站资源
- 《深度学习实战》 - 这本书提供了深度学习的基础知识和实际案例。
