深度学习是机器学习的一个子领域，它通过模拟人脑神经网络结构和功能，使计算机能够从数据中学习并做出决策。以下是一些深度学习基础知识：
基础概念
- 神经网络：深度学习的基础是神经网络，它由多个相互连接的神经元组成。
- 激活函数：激活函数用于引入非线性，使神经网络能够学习复杂的数据模式。
- 损失函数：损失函数用于评估模型预测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应用，例如：
- 图像识别：通过卷积神经网络（CNN）进行图像识别，如图像分类、目标检测等。
- 自然语言处理：使用循环神经网络（RNN）和长短期记忆网络（LSTM）进行文本分析、机器翻译等。
- 语音识别：通过深度神经网络进行语音识别，如图像分类、目标检测等。
学习资源
想要了解更多关于深度学习的基础知识，可以访问以下链接：