深度学习是机器学习的一个子领域，它通过模仿人脑神经网络结构和功能，使计算机能够从数据中自动学习和提取特征。
基本概念
- 神经网络：深度学习的基础，由多个相互连接的神经元组成，可以模拟人脑处理信息的方式。
- 损失函数：衡量模型预测值与真实值之间差异的函数，用于指导模型优化。
- 优化算法：用于调整模型参数，使损失函数最小化的算法，如梯度下降。
深度学习应用
深度学习在各个领域都有广泛应用，例如：
- 图像识别：识别图片中的物体、场景等。
- 语音识别：将语音信号转换为文字。
- 自然语言处理：理解、生成自然语言。
扩展阅读
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