Deep learning 是机器学习的一个重要分支，它通过模拟人脑神经网络来学习数据中的复杂模式。以下是一些关于深度学习基础概念的介绍。
深度学习的基本概念
- 神经网络：深度学习模型通常基于神经网络。神经网络由多个层次组成，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复杂的模式。
- 损失函数：损失函数用于评估模型预测值与真实值之间的差异。
深度学习应用
深度学习在各个领域都有广泛的应用，包括：
- 图像识别：例如，识别照片中的物体或人脸。
- 自然语言处理：例如，机器翻译或情感分析。
- 语音识别：将语音转换为文本。
学习资源
想要了解更多关于深度学习的内容，可以访问我们的深度学习教程。
图像示例
以下是一张神经网络结构的图片：