深度学习是机器学习的一个子领域，它模仿了人脑中神经网络的工作原理。以下是一些深度学习的基础概念：
- 神经网络：由许多相互连接的节点（或称为神经元）组成，每个节点都可以接收输入，进行计算，并产生输出。
- 损失函数：用于衡量模型预测值与真实值之间的差异。
- 优化器：用于调整模型参数，以最小化损失函数。
深度学习应用
深度学习在许多领域都有广泛的应用，包括：
- 图像识别：例如，通过卷积神经网络（CNN）进行图像分类。
- 自然语言处理：例如，使用循环神经网络（RNN）进行文本生成。
- 语音识别：例如，使用深度信念网络（DBN）进行语音识别。
深度学习架构图
扩展阅读
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