深度学习是机器学习的一个子领域，它让计算机通过学习数据来执行复杂的模式识别任务。以下是深度学习的一些关键概念和内容。
深度学习基础
- 神经网络：深度学习的基础是神经网络，这是一种模拟人脑神经元连接的数学模型。
- 损失函数：损失函数用于衡量模型预测值与真实值之间的差异。
应用领域
- 图像识别：深度学习在图像识别领域取得了显著成果，如图像分类、物体检测等。
- 自然语言处理：深度学习在自然语言处理领域也有广泛应用，如机器翻译、情感分析等。
学习资源
想了解更多关于深度学习的内容，可以参考以下资源：
Neural Network