深度学习是机器学习的一个重要分支，它通过模拟人脑神经网络结构和功能，使机器能够自主学习和提取特征。以下是深度学习基础的一些关键点：
核心概念
- 神经网络：神经网络是深度学习的基础，它由许多相互连接的神经元组成。
- 数据集：数据集是深度学习模型训练的基石，良好的数据集可以提升模型的性能。
- 损失函数：损失函数用于衡量模型预测结果与真实值之间的差异。
深度学习模型
- 卷积神经网络（CNN）：适用于图像识别和图像处理领域。
- 循环神经网络（RNN）：适用于序列数据，如时间序列分析和自然语言处理。
- 生成对抗网络（GAN）：用于生成高质量的数据，如图像和文本。
实践步骤
- 数据收集与预处理：收集数据并对其进行清洗和转换。
- 模型选择与训练：选择合适的模型并进行训练。
- 模型评估与优化：评估模型性能并进行优化。
扩展阅读
神经网络结构