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的结构和功能，使计算机能够从数据中学习并作出决策。以下是一些关于深度学习的笔记。
深度学习基础
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，每个神经元都负责处理一部分输入数据。
- 输入层：接收原始数据。
- 隐藏层：对输入数据进行处理，提取特征。
- 输出层：输出最终结果。
激活函数
激活函数用于引入非线性因素，使神经网络能够学习复杂的模式。
- Sigmoid：输出范围在0到1之间。
- ReLU：输出非负值。
- Tanh：输出范围在-1到1之间。
深度学习应用
深度学习在许多领域都有广泛的应用，以下是一些例子：
- 图像识别：例如，人脸识别、物体识别。
- 语音识别：例如，语音转文字、语音合成。
- 自然语言处理：例如，机器翻译、情感分析。
学习资源
以下是一些关于深度学习的在线学习资源：