深度学习作为人工智能的核心技术之一，近年来在自然语言处理（NLP）领域取得了突破性进展。通过多层非线性变换，深度学习模型能够自动提取文本的高层次特征，为语言理解、生成和转换任务提供强大支持。
核心概念解析
神经网络结构
多层感知机（MLP）、卷积神经网络（CNN）、循环神经网络（RNN）及Transformer架构是深度学习的基础训练流程
- 数据预处理（分词、向量化）
- 损失函数计算（如交叉熵）
- 反向传播与参数更新（梯度下降法）
典型应用
- 语言模型（如BERT、GPT）
- 机器翻译
- 情感分析
- 文本生成
学习资源推荐
如需深入了解实践方法，可访问：
自然语言处理技术基础
机器学习入门教程
📘 提示：深度学习需要数学基础（线性代数、概率论）和编程能力（Python、TensorFlow/PyTorch）的结合
发展趋势
- 自监督学习减少对标注数据的依赖
- 多模态模型融合文本与图像/语音信息
- 小样本学习提升模型泛化能力
- 可解释性研究增强模型透明度