深度学习是机器学习领域的一个重要分支，它通过模拟人脑神经网络结构，使计算机能够从大量数据中自动学习和提取特征。

基本概念

  • 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输入数据。
  • 层次结构：深度学习的网络结构通常具有多层，每一层都负责提取不同层次的特征。
  • 损失函数：深度学习模型通过优化损失函数来调整网络的权重，以达到更好的学习效果。

应用领域

深度学习在各个领域都有广泛的应用，以下是一些常见的应用领域：

  • 图像识别：例如人脸识别、物体识别等。
  • 语音识别：例如语音助手、语音翻译等。
  • 自然语言处理：例如机器翻译、情感分析等。
  • 医疗诊断：例如疾病检测、药物研发等。

资源链接

更多关于深度学习的资料，您可以访问以下链接：

深度学习架构图