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突破性进展。以下是关键知识点梳理：
基础概念
- 神经网络结构：模仿人脑处理信息的计算模型
- 激活函数：如ReLU、Sigmoid决定神经元输出
- 损失函数：衡量预测结果与真实值的差距
核心算法
- 反向传播：通过误差反馈优化网络参数
- 梯度下降：最小化损失函数的迭代方法
- 正则化技术：防止过拟合的手段（如Dropout）
应用领域
- 计算机视觉：图像分类、目标检测
- 自然语言处理：机器翻译、情感分析
- 强化学习：游戏AI、机器人控制
想要深入了解实践操作，可参考：深度学习实战教程