深度学习是机器学习的一个子领域，它模仿人脑的神经网络结构，用于处理和解释复杂数据。以下是一些深度学习的基本概念：
- 神经网络：由相互连接的神经元组成，能够学习数据中的模式和关系。
- 层次结构：深度学习模型通常包含多个层次，每一层都负责从数据中提取越来越复杂的特征。
- 训练与测试：使用大量数据进行训练，以便模型能够学习并改进其预测能力。
深度学习神经网络
深度学习应用
深度学习在许多领域都有广泛应用，包括：
- 图像识别：识别和分类图像中的对象，如图像识别。
- 自然语言处理：理解、解释和生成人类语言，如图像描述生成。
- 语音识别：将语音转换为文本。
深度学习应用
学习资源
想要深入了解深度学习，您可以访问以下资源：
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