深度学习简介
深度学习是机器学习的一个子领域，它通过构建具有多层处理单元的神经网络来学习数据中的复杂模式。以下是深度学习的一些基本概念和特点：
1. 神经网络
深度学习的基础是神经网络。神经网络由大量的节点（或称神经元）组成，每个节点都与相邻的节点连接。这些节点通过权重进行交互，并将信号传递给其他节点。
2. 前馈神经网络（Feedforward Neural Network）
前馈神经网络是最基本的神经网络结构。数据从输入层流向隐藏层，最后到达输出层。
3. 卷积神经网络（Convolutional Neural Network，CNN）
卷积神经网络通常用于图像识别、视频分析等任务。CNN 通过使用卷积操作来提取图像特征。
4. 递归神经网络（Recurrent Neural Network，RNN）
递归神经网络用于处理序列数据，如时间序列数据或自然语言处理。RNN 能够捕捉数据中的序列依赖关系。
5. 生成对抗网络（Generative Adversarial Network，GAN）
生成对抗网络由两个神经网络组成：生成器和判别器。生成器生成数据，判别器判断数据的真实性。这两个网络相互对抗，以生成越来越逼真的数据。
图片示例
中心化的卷积神经网络结构：
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