深度学习是机器学习的一个子集，它通过模仿人脑神经网络的结构和功能，使机器能够从大量数据中自动学习和提取特征。以下是一些深度学习的基本概念和内容。
深度学习的主要应用
- 图像识别：如图像分类、目标检测等。
- 自然语言处理：如机器翻译、文本生成等。
- 语音识别：如图像到语音的转换。
- 推荐系统：如电影、音乐推荐。
深度学习的关键技术
- 神经网络：深度学习的基础，由多个神经元组成。
- 卷积神经网络（CNN）：主要用于图像识别。
- 循环神经网络（RNN）：主要用于序列数据处理。
- 生成对抗网络（GAN）：用于生成新的数据。
深度学习资源
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