什么是深度学习？
深度学习是机器学习的一个分支，通过构建多层的人工神经网络（神经网络结构）模拟人脑处理数据的方式。它擅长从大量数据中自动提取特征，广泛应用于图像识别、自然语言处理等领域。
核心组成部分
- 神经元（🧠）：网络的基本单元，接收输入、处理信息并产生输出
- 激活函数（📈）：决定神经元的输出特性，如 激活函数_Sigmoid 或 损失函数_MSE
- 训练过程（🧪）：通过反向传播算法优化模型参数，降低预测误差
应用场景
| 领域 | 示例 |
|---|---|
| 图像处理 | 卷积神经网络教程 |
| 自然语言 | Transformer模型详解 |
| 语音识别 | RNN与LSTM应用 |