深度学习是机器学习的一个子领域，它通过模拟人脑神经网络结构和功能，实现对复杂模式的识别和学习。以下是一些深度学习基础知识：
1. 什么是深度学习？
深度学习是一种机器学习方法，它通过构建具有多个隐含层的神经网络模型，来学习数据中的复杂模式。与传统的机器学习方法相比，深度学习模型能够自动从大量数据中提取特征，并在各种任务上取得优异的性能。
2. 深度学习的应用
深度学习在许多领域都有广泛的应用，包括：
- 图像识别
- 语音识别
- 自然语言处理
- 推荐系统
- 金融分析
3. 深度学习的主要技术
- 神经网络：深度学习的基础是神经网络，它由大量的神经元组成，每个神经元负责处理输入数据的一部分。
- 激活函数：激活函数用于将神经元的线性组合转换为非线性输出。
- 反向传播：反向传播是一种用于训练神经网络的算法，它通过不断调整神经元的权重来最小化损失函数。
4. 深度学习工具
- TensorFlow：由Google开发的开源深度学习框架。
- PyTorch：由Facebook开发的开源深度学习框架。
- Keras：一个高级神经网络API，可以在TensorFlow和Theano上运行。
5. 学习资源
想要了解更多关于深度学习的基础知识，可以参考以下资源：
神经网络
激活函数
反向传播