深度学习是机器学习的一个重要分支，它通过模仿人脑的神经网络结构，使计算机能够从数据中学习并做出智能决策。本教程将为您介绍深度学习的基本概念、常用算法和应用场景。
基本概念
- 神经网络：深度学习的基础，由多个神经元组成的层次结构。
- 损失函数：衡量模型预测结果与真实值之间差异的函数。
- 优化器：用于调整模型参数，使损失函数最小化的算法。
常用算法
- 卷积神经网络（CNN）：擅长处理图像数据。
- 循环神经网络（RNN）：擅长处理序列数据。
- 生成对抗网络（GAN）：用于生成数据。
应用场景
- 图像识别：例如，人脸识别、物体识别。
- 自然语言处理：例如，机器翻译、情感分析。
- 推荐系统：例如，电影推荐、商品推荐。
扩展阅读
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