深度学习是机器学习的一个子领域，它通过模拟人脑神经网络结构，让计算机能够从大量数据中自动学习和提取特征。
基本概念
- 神经网络：深度学习的基础，由多个神经元组成的层次结构。
- 损失函数：衡量模型预测值与真实值之间差异的函数。
- 优化算法：用于调整模型参数，以最小化损失函数。
深度学习应用
深度学习在各个领域都有广泛的应用，例如：
- 图像识别：识别图片中的物体、场景等。
- 语音识别：将语音转换为文本。
- 自然语言处理：理解和生成自然语言。
学习资源
想要了解更多关于深度学习的知识，可以访问本站提供的 深度学习教程。