深度学习作为人工智能的核心技术，近年来在图像识别、自然语言处理等领域取得了突破性进展。以下是其核心要点与实际应用场景：
1. 基础概念
- 神经网络结构：由输入层、隐藏层和输出层构成，模仿人脑处理信息的方式
- 激活函数：如ReLU、Sigmoid，决定神经元的输出特性
- 训练过程：通过反向传播算法不断调整参数以最小化误差
2. 典型应用场景
- 计算机视觉：人脸识别、物体检测（例如：卷积神经网络）
- 自然语言处理：机器翻译、情感分析（如：Transformer模型）
- 生成模型：图像生成、文本创作（如：GANs与VAEs）
3. 技术挑战与趋势
- 数据需求：依赖大量标注数据进行训练
- 计算资源：需高性能GPU/TPU支持
- 可解释性：黑箱问题仍需解决
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