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，在图像识别、自然语言处理等领域取得了突破性进展。以下是关键知识点梳理：

1. 核心概念解析 🔍

  • 神经网络结构
    神经网络_结构图
    由输入层、隐藏层和输出层组成，通过**神经元**（Neuron）之间的**连接权重**（Weights）传递信息
  • 激活函数
    常见类型包括Sigmoid、ReLU、Tanh，用于引入非线性特征
  • 损失函数
    如均方误差（MSE）用于回归任务，交叉熵损失用于分类任务

2. 典型应用场景 🌐

  • 计算机视觉
    图像分类：/zh/ai/vision/image-classification
    目标检测：/zh/ai/vision/object-detection
    图像识别_示意图
  • 自然语言处理
    机器翻译：/zh/ai/nlp/machine-translation
    情感分析：/zh/ai/nlp/sentiment-analysis
  • 强化学习
    通过奖励机制优化决策过程，相关阅读：/zh/ai/reinforcement-learning

3. 学习资源推荐 📚

📌 提示：理解深度学习需要从数学基础（线性代数、概率论）逐步深入，建议结合可视化工具辅助学习。