深度学习作为人工智能的核心分支，通过多层神经网络模拟人脑处理数据的方式，已在图像识别、自然语言处理等领域取得突破性进展。以下是关键知识点梳理：
1. 基本概念 🔍
神经网络结构
包含输入层、隐藏层和输出层，每一层通过激活函数（如ReLU、Sigmoid）提取特征训练过程
依赖反向传播算法和梯度下降优化，通过损失函数（如交叉熵）不断调整参数
2. 应用场景 🛠️
计算机视觉
用于人脸识别、物体检测等任务，如卷积神经网络（CNN）的实践案例自然语言处理
支持机器翻译、情感分析等，如Transformer模型的架构解析
3. 主流框架 🚀
PyTorch
动态计算图特性适合研究场景，社区活跃度高TensorFlow
静态图优化适合工业级部署，提供全面的工具链支持
4. 学习资源 📚
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