深度学习是机器学习的一个子领域，它通过模拟人脑神经网络的结构和功能来实现对数据的自动学习和特征提取。以下是一些深度学习的基础概念和常用技术：
基础概念
- 神经网络：深度学习的基础是神经网络，它由多个神经元组成，每个神经元负责处理一部分数据。
- 激活函数：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：损失函数用于衡量模型预测值与真实值之间的差异，常用的损失函数有均方误差、交叉熵等。
常用技术
- 卷积神经网络（CNN）：适用于图像识别、图像分类等任务。
- 循环神经网络（RNN）：适用于序列数据处理，如自然语言处理、语音识别等。
- 生成对抗网络（GAN）：用于生成逼真的图像、音频等数据。
应用场景
深度学习在各个领域都有广泛的应用，以下是一些典型的应用场景：
- 图像识别：如人脸识别、物体检测等。
- 自然语言处理：如机器翻译、情感分析等。
- 语音识别：如语音助手、语音搜索等。
扩展阅读
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深度学习神经网络