深度学习是机器学习的一个重要分支，它通过模拟人脑的神经网络结构，使计算机能够从大量数据中自动学习和提取特征。以下是一些深度学习的基本概念和常用技术。
常用深度学习模型
- 卷积神经网络（CNN）：适用于图像识别和分类任务。
- 循环神经网络（RNN）：适用于序列数据处理，如自然语言处理和时间序列分析。
- 生成对抗网络（GAN）：用于生成逼真的图像、音频和文本。
深度学习应用
深度学习在许多领域都有广泛的应用，例如：
- 图像识别：如人脸识别、物体检测等。
- 自然语言处理：如机器翻译、情感分析等。
- 推荐系统：如电影推荐、商品推荐等。
学习资源
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