深度学习概述

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，让计算机能够自动学习和提取特征。以下是其核心要点：

🧠 核心概念

• 神经网络：由多层节点组成的模型，通过权重和偏置进行特征变换
• 训练过程：利用反向传播算法和梯度下降优化参数
• 优化算法：如SGD、Adam等，用于提升模型收敛速度

📈 应用场景

1. 计算机视觉

   • 图像分类（如CNN）
   • 目标检测（如YOLO）
   

2. 自然语言处理

   • 机器翻译（如Transformer）
   • 情感分析
   

3. 语音识别

   • 语音转文本（如RNN）
   • 说话人识别
   

📚 学习资源

• 深度学习实践教程（推荐入门）
• 神经网络数学原理（理论详解）
• 最新研究论文（学术前沿）

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