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的结构和功能，实现了对数据的自动学习和特征提取。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，每个神经元负责处理一部分输入数据。神经网络通过前向传播和反向传播算法，不断调整神经元之间的连接权重，以达到学习目标。
2. 激活函数
激活函数是神经网络中用于引入非线性特性的函数，常见的激活函数有Sigmoid、ReLU、Tanh等。
3. 损失函数
损失函数用于衡量模型预测值与真实值之间的差距，常见的损失函数有均方误差（MSE）、交叉熵损失等。
4. 优化算法
优化算法用于调整神经网络中的连接权重，常见的优化算法有梯度下降、Adam等。
5. 应用场景
深度学习在图像识别、语音识别、自然语言处理等领域有着广泛的应用。
深度学习神经网络结构
更多关于深度学习的知识，请访问我们的深度学习教程页面。