深度学习是机器学习的一个重要分支，它模仿人脑的神经网络结构，通过多层神经网络来学习数据中的复杂模式。
深度学习的基本概念
- 神经网络：由多个神经元组成，每个神经元负责处理一部分输入数据，并通过权重将结果传递给下一层。
- 激活函数：用于决定神经元是否激活，常用的激活函数有Sigmoid、ReLU等。
- 损失函数：用于评估模型预测结果与真实值之间的差距，常用的损失函数有均方误差（MSE）、交叉熵等。
深度学习的应用
深度学习在多个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：识别图片中的物体、场景等。
- 语音识别：将语音信号转换为文本。
- 自然语言处理：理解、生成自然语言。
- 推荐系统：根据用户的历史行为推荐商品、内容等。
学习资源
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图片展示
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