深度学习是机器学习的一个子领域，它通过构建复杂的神经网络模型来模拟人类大脑的学习过程，从而实现数据的自动特征提取和模式识别。
深度学习的基本概念
- 神经网络：深度学习的基础是神经网络，它由大量的节点（或称为神经元）组成，每个节点都连接到其他节点。
- 层数：神经网络通常由多个层次组成，包括输入层、隐藏层和输出层。
- 激活函数：激活函数用于引入非线性，使得神经网络能够学习更复杂的模式。
深度学习的应用
深度学习在许多领域都有广泛的应用，以下是一些常见的应用场景：
- 图像识别：例如，人脸识别、物体检测等。
- 语音识别：例如，语音转文字、语音合成等。
- 自然语言处理：例如，机器翻译、情感分析等。
学习资源
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