深度学习是机器学习的一个子领域，它使用神经网络来模拟人脑处理信息的方式。以下是一些深度学习基础知识，帮助你入门。
深度学习简介
深度学习通过多层神经网络，模拟人脑对数据进行学习和处理。这些神经网络可以自动从数据中学习特征，并在各种复杂的任务中表现出色。
深度学习常用模型
- 多层感知器（MLP）：一种简单的全连接神经网络，可以用于分类和回归任务。
- 卷积神经网络（CNN）：适用于图像识别和图像处理任务，能够自动提取图像中的特征。
- 循环神经网络（RNN）：适用于处理序列数据，如时间序列数据、文本等。
深度学习应用
深度学习在许多领域都有广泛应用，例如：
- 图像识别：如人脸识别、物体识别等。
- 语音识别：如语音到文本转换。
- 自然语言处理：如机器翻译、情感分析等。
扩展阅读
更多关于深度学习的基础知识，可以阅读本站的《深度学习教程》。