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，让计算机能够学习数据中的特征，从而实现智能。
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什么是深度学习？
深度学习是一种利用深层神经网络进行特征学习的方法。它通过多层非线性变换，将原始数据转换为高维特征空间，从而实现复杂模式的识别。
深度学习在图像识别、语音识别、自然语言处理等领域取得了显著的成果。
深度学习的应用
深度学习在各个领域都有广泛的应用，以下是一些常见的应用场景：
- 图像识别：例如，人脸识别、物体识别等。
- 语音识别：例如，语音转文字、语音合成等。
- 自然语言处理：例如，机器翻译、情感分析等。
- 推荐系统：例如，电影推荐、商品推荐等。
深度学习工具
以下是一些常用的深度学习工具：
- 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，可以运行在TensorFlow和Theano之上。
深度学习资源
以下是一些深度学习相关的资源：
深度学习模型