深度学习是机器学习的一个子领域，它模仿人脑处理信息的方式，通过构建具有多层处理单元的神经网络来学习数据中的复杂模式。
深度学习的关键概念
- 神经网络：由多个节点组成的层次化结构，每个节点都负责处理输入数据的一部分。
- 激活函数：用于引入非线性，使模型能够学习复杂的数据模式。
- 损失函数：衡量模型预测值与真实值之间的差异，用于指导模型优化。
深度学习应用
深度学习在多个领域都有广泛应用，包括：
- 图像识别：如人脸识别、物体检测等。
- 语音识别：将语音转换为文字。
- 自然语言处理：如机器翻译、情感分析等。
深度学习资源
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深度学习图片
深度学习神经网络
深度学习应用场景