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的结构和功能，使计算机能够从数据中自动学习和提取特征。
深度学习基础
- 神经网络结构：深度学习模型通常由多层神经网络组成，每一层负责提取不同层次的特征。
- 激活函数：激活函数用于引入非线性，使模型能够学习复杂的模式。
- 损失函数：损失函数用于衡量模型预测值与真实值之间的差异。
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：通过卷积神经网络（CNN）进行图像分类、目标检测等。
- 自然语言处理：利用循环神经网络（RNN）和长短期记忆网络（LSTM）进行文本分类、机器翻译等。
- 语音识别：通过深度神经网络进行语音信号处理和识别。
学习资源
以下是一些深度学习的学习资源：