Deep learning，也被称为深度学习，是机器学习的一个子领域，它模仿人脑神经网络的工作原理，通过多层神经网络进行数据学习。
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，它由多个层次组成，每个层次都包含多个节点（或称为神经元）。
- 前向传播和反向传播：在训练过程中，数据从前向后传播，通过每个层次进行处理，然后反向传播误差，以调整每个神经元的权重。
- 激活函数：激活函数用于引入非线性，使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，包括：
- 图像识别：例如，通过卷积神经网络（CNN）进行人脸识别。
- 自然语言处理：例如，通过循环神经网络（RNN）进行机器翻译。
- 语音识别：例如，通过深度神经网络进行语音识别。
学习资源
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