深度学习是机器学习的一个子领域，它通过模拟人脑神经网络来学习数据中的模式。以下是一些深度学习基础知识：

基础概念

  • 神经网络：深度学习的基础是神经网络，它由多个层次组成，每个层次都包含多个神经元。
  • 激活函数：激活函数用于决定一个神经元是否被激活，常见的激活函数有Sigmoid、ReLU等。
  • 损失函数：损失函数用于衡量模型预测结果与真实值之间的差距，常见的损失函数有均方误差（MSE）和交叉熵损失（Cross-Entropy Loss）。

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：通过卷积神经网络（CNN）进行图像识别，可以识别图像中的物体、场景等。
  • 语音识别：利用循环神经网络（RNN）进行语音识别，可以将语音转换为文本。
  • 自然语言处理：通过深度学习模型进行文本分类、情感分析等任务。

学习资源

想要了解更多深度学习知识，可以参考以下资源：

深度学习架构图
卷积神经网络
循环神经网络