深度学习是机器学习的一个子领域，它通过模拟人脑的神经网络结构来学习数据中的复杂模式。本教程将介绍深度学习的基础概念和常用模型。

目录

什么是深度学习？

深度学习是一种利用深层神经网络进行特征学习和分类的机器学习方法。它通过多层神经网络将输入数据转换为高层次的表示，从而实现复杂的模式识别。

深度学习的应用

深度学习在许多领域都有广泛的应用，包括：

  • 图像识别
  • 语音识别
  • 自然语言处理
  • 推荐系统

常用深度学习模型

以下是几种常用的深度学习模型：

  • 卷积神经网络 (CNN)：常用于图像识别和图像处理。
  • 循环神经网络 (RNN)：适用于处理序列数据，如时间序列分析、文本生成等。
  • 长短期记忆网络 (LSTM)：是 RNN 的一种变体，能够更好地处理长期依赖问题。

参考资料

更多关于深度学习的资料，您可以访问以下链接：

深度学习网络结构