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来学习数据中的复杂模式。以下是一些深度学习的基础概念和资源。

基础概念

  • 神经网络：深度学习的基础，由多个层组成，包括输入层、隐藏层和输出层。
  • 激活函数：用于引入非线性，使得神经网络能够学习复杂模式。
  • 损失函数：衡量模型预测值与真实值之间差异的函数。

资源链接

实践案例

以下是一些深度学习的实际应用案例：

  • 图像识别：通过卷积神经网络（CNN）识别图像中的对象。
  • 自然语言处理：使用循环神经网络（RNN）进行文本分类、机器翻译等任务。

图片展示

卷积神经网络

Convolutional_Neural_Networks

循环神经网络

Recurrent_Neural_Networks