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结构和功能，通过学习大量数据来提取特征和模式。
主要特点
- 层次结构：深度学习模型通常包含多层，每一层都能够学习到更高级别的特征。
- 非线性：深度学习模型使用非线性激活函数来处理数据，这使得它们能够学习到复杂的模式。
- 端到端：深度学习模型可以从原始数据直接学习到最终输出，无需人工特征提取。
应用领域
深度学习在许多领域都有广泛的应用，包括：
- 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：如语音到文本转换等。
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深度学习网络结构