深度学习简介 🧠📚

深度学习作为人工智能的核心技术之一，通过模拟人脑处理信息的方式，实现对复杂模式的识别与学习。以下是关键内容概览：

核心概念

• 神经网络结构 多层感知机（MLP）、卷积神经网络（CNN）、循环神经网络（RNN）等
• 激活函数
  Sigmoid、ReLU、Tanh 等非线性变换工具
• 训练流程
  前向传播 → 损失计算 → 反向传播 → 参数更新

应用领域

• 🖼️ 计算机视觉
  图像分类、目标检测、图像生成等任务
• 🗣️ 自然语言处理
  机器翻译、情感分析、文本生成等场景
• 📈 强化学习
  通过奖励机制优化决策过程

学习路径推荐

1. 入门：人工智能基础课程
2. 进阶：深度学习实战项目
3. 拓展：神经网络数学原理

深度学习技术不断发展，建议结合最新研究动态同步学习