深度学习是机器学习的一个分支，通过模拟人脑处理数据的方式，使计算机能够自动学习和提取特征。以下是核心要点：
什么是深度学习？
深度学习依赖神经网络（Neural Network）模型，尤其是多层结构的人工神经网络（Artificial Neural Network）。
核心概念
- 神经元：基本单元，通过加权输入和激活函数处理信息
- 层：包括输入层、隐藏层和输出层，隐藏层数量决定深度
- 反向传播：通过误差调整权重的核心训练算法
- 激活函数：如ReLU、Sigmoid，决定神经元输出特性
应用领域
- 图像识别（Image_Recognition）
- 自然语言处理（Natural_Language_Processing）
- 自动驾驶（Autonomous_Driving）
- 推荐系统（Recommendation_System）
学习资源
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