深度学习是机器学习领域的一个重要分支，它通过模仿人脑神经网络的工作原理，让机器能够通过大量数据自动学习并提取特征。
深度学习的基本概念
- 神经网络：深度学习的基础是神经网络，它由多个相互连接的神经元组成。
- 数据驱动：深度学习依赖于大量数据来训练模型。
- 层次化特征学习：深度学习通过多个层次来提取和组合特征。
深度学习的应用
深度学习在许多领域都有广泛的应用，例如：
- 图像识别：通过深度学习模型，机器可以识别图片中的物体、场景等。
- 语音识别：深度学习可以帮助机器理解和转换语音信号。
- 自然语言处理：深度学习可以用于机器翻译、情感分析等任务。
学习资源
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深度学习神经网络