深度学习是机器学习的一个重要分支，它通过模拟人脑神经网络结构，使机器能够自动学习和提取数据中的特征。以下是一些深度学习基础知识：
1. 神经网络
神经网络是深度学习的基础，它由多个神经元组成，每个神经元都连接着其他神经元。神经网络通过前向传播和反向传播算法进行学习。
2. 激活函数
激活函数用于给神经网络中的每个神经元添加非线性特性，常见的激活函数有Sigmoid、ReLU和Tanh等。
3. 优化算法
优化算法用于调整神经网络中的参数，以最小化损失函数。常见的优化算法有梯度下降、Adam和RMSprop等。
4. 损失函数
损失函数用于衡量模型的预测结果与真实值之间的差距，常见的损失函数有均方误差、交叉熵等。
5. 深度学习应用
深度学习在许多领域都有广泛的应用，如图像识别、自然语言处理、语音识别等。
深度学习模型
更多关于深度学习的内容，您可以阅读深度学习教程。