深度学习是机器学习的一个子领域，它通过模拟人脑的神经网络结构来学习数据中的特征和模式。以下是一些深度学习基础知识：

  • 神经网络结构：深度学习模型通常由多个层次组成，包括输入层、隐藏层和输出层。
  • 激活函数：激活函数用于引入非线性，使模型能够学习更复杂的模式。
  • 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。
  • 优化算法：优化算法用于调整模型参数，以最小化损失函数。

深度学习应用

深度学习在许多领域都有广泛的应用，例如：

  • 图像识别：用于识别和分类图像中的对象。
  • 自然语言处理：用于理解和生成自然语言。
  • 语音识别：用于将语音转换为文本。

深度学习模型结构

扩展阅读

如果您想了解更多关于深度学习的信息，可以阅读以下教程：