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，使机器能够进行自主学习和决策。
基本概念
- 神经网络：由大量的神经元组成，每个神经元可以接收输入，经过处理后输出结果。
- 激活函数：用于引入非线性，使神经网络能够学习复杂函数。
- 损失函数：衡量预测值与真实值之间的差异。
应用场景
深度学习在各个领域都有广泛的应用，例如：
- 图像识别：如人脸识别、物体检测等。
- 语音识别：如语音助手、语音翻译等。
- 自然语言处理：如机器翻译、文本摘要等。
深度学习资源
深度学习网络结构
总结
深度学习是一门快速发展的技术，它为机器学习和人工智能领域带来了巨大的进步。随着技术的不断进步，相信深度学习将在更多领域发挥重要作用。