深度学习是机器学习的一个分支，它模仿了人脑处理信息的方式，通过构建多层神经网络来学习数据中的复杂模式。以下是深度学习的一些关键概念和特点：
- 神经网络：由多个处理单元（神经元）组成，每个神经元都与其他神经元相连。
- 层数：深度学习的“深度”指的是神经网络中的层数，通常层数越多，模型越复杂。
- 激活函数：用于决定神经元是否“激活”，例如ReLU、Sigmoid等。
- 损失函数：用于衡量预测结果与真实值之间的差异，例如均方误差（MSE）、交叉熵等。
应用领域
深度学习在各个领域都有广泛的应用，以下是一些例子：
- 计算机视觉：图像识别、物体检测、图像生成等。
- 自然语言处理：文本分类、机器翻译、情感分析等。
- 语音识别：语音转文字、语音合成等。
