🧠 深度学习：机器学习的前沿领域

深度学习是机器学习的一个子领域，通过模拟人脑处理数据的方式，使计算机能够自动学习和提取特征。以下是其核心内容和应用场景：

📌 1. 深度学习基础

• 神经网络：多层结构的计算模型，包含输入层、隐藏层和输出层
• 激活函数：如ReLU、Sigmoid，决定神经元输出
• 反向传播：通过误差调整权重的经典训练算法
• 优化器：如SGD、Adam，提升模型收敛速度

🧪 2. 典型应用场景

• 计算机视觉

  • 图像分类（如CNN）
  • 目标检测（如YOLO）
  • 人脸识别
  

• 自然语言处理

  • 机器翻译（如Transformer）
  • 情感分析
  • 文本生成
  

• 语音识别

  • 语音转文本
  • 说话人识别
  • 情感识别

• 强化学习

  • 游戏AI（如AlphaGo）
  • 机器人控制
  • 自动驾驶

📚 3. 学习资源推荐

1. 深度学习入门教程
2. 神经网络可视化工具
3. 经典论文解读

如需进一步了解深度学习的数学基础，可访问 深度学习数学原理 页面。