深度学习是人工智能领域的重要分支，通过模拟人脑处理数据的方式，实现复杂模式识别与决策。以下是核心知识点概览：
1. 基础概念 📚
- 神经网络：由多层节点构成的计算模型，如 神经网络结构 示意图
- 激活函数：如ReLU、Sigmoid，决定神经元输出特性
- 训练过程：通过反向传播算法优化参数，点击查看训练流程详解
2. 典型应用 🌐
3. 学习资源 📚
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📌 提示：深度学习需要数学基础（线性代数、概率论），建议先掌握相关知识再深入学习
深度学习示意图
图：深度学习的层级结构与数据流动