什么是深度学习？
深度学习是机器学习的一个子领域，通过多层神经网络模拟人脑处理数据的方式。其核心在于：
- 层级抽象：从原始数据中提取高级特征（例如图像中的边缘→物体→场景）
- 端到端学习：直接从输入到输出进行整体优化，无需手动设计特征
- 非线性建模：通过激活函数（如ReLU）实现复杂模式识别
关键技术组件
- 神经元：基本计算单元，执行加权求和与非线性变换
- 激活函数：如Sigmoid、Tanh、ReLU（💡提示：ReLU是当前最常用的激活函数）
- 损失函数：衡量预测结果与真实值的差距（例如交叉熵损失）
- 优化器：如SGD、Adam，用于调整模型参数
典型应用场景
- 📷 计算机视觉：图像分类、目标检测（了解更多)
- 🗣️ 自然语言处理：机器翻译、情感分析
- 🎧 语音识别：将音频转换为文本
- 🤖 强化学习：游戏AI、机器人控制
学习资源推荐
- 深度学习基础教程（推荐从入门到实践）
- 神经网络数学原理（适合进阶学习）
- PyTorch实战案例库（含代码示例）
深度学习如同打开智能时代大门的钥匙🔑，建议结合理论与实践同步学习！