深度学习是机器学习领域的一个分支，它通过模仿人脑神经网络的结构和功能，让计算机具备学习和识别复杂模式的能力。本教程将为您介绍深度学习的基本概念、常用算法和应用场景。
基本概念
- 神经网络：深度学习的基础，由多个层组成，包括输入层、隐藏层和输出层。
- 激活函数：用于引入非线性因素，使得神经网络能够学习复杂模式。
- 损失函数：衡量模型预测结果与真实值之间的差距，用于指导模型优化。
常用算法
- 多层感知机（MLP）：最简单的深度学习模型，由多个线性层和激活函数组成。
- 卷积神经网络（CNN）：擅长处理图像数据，广泛应用于计算机视觉领域。
- 循环神经网络（RNN）：擅长处理序列数据，如时间序列、文本等。
应用场景
- 图像识别：如人脸识别、物体识别等。
- 自然语言处理：如机器翻译、情感分析等。
- 语音识别：将语音信号转换为文字或命令。
扩展阅读
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神经网络