深度学习是机器学习的一个子领域，它模仿了人脑处理信息的方式，通过构建多层神经网络来学习数据中的复杂模式。以下是一些深度学习的基本概念和资源。
深度学习基础
- 神经网络：深度学习模型的核心，由多个层组成，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，使得模型能够学习更复杂的模式。
- 反向传播：用于计算神经网络中各个参数的梯度，从而进行参数的优化。
深度学习应用
深度学习在多个领域都有广泛应用，例如：
- 图像识别：通过卷积神经网络（CNN）实现，可用于人脸识别、物体检测等。
- 自然语言处理：用于语言翻译、情感分析、机器翻译等。
- 自动驾驶：深度学习在自动驾驶系统中用于感知环境、决策和控制。
资源推荐
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