深度学习是机器学习的一个子领域，它通过模仿人脑的神经网络结构来学习数据中的模式和特征。以下是一些深度学习的基础知识：
1. 什么是深度学习？
深度学习是一种利用深层神经网络进行数据建模的机器学习技术。它通过多层非线性变换，逐步提取数据的特征，从而实现对复杂模式的识别。
2. 深度学习的应用
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。
3. 深度学习的关键技术
- 神经网络：深度学习的基础是神经网络，它由多个神经元组成，每个神经元负责处理一部分数据。
- 激活函数：激活函数用于引入非线性，使神经网络能够学习复杂的模式。
- 损失函数：损失函数用于评估模型预测与真实值之间的差异，指导模型优化。
4. 深度学习的学习资源
为了进一步了解深度学习，您可以参考以下资源：
5. 图片展示
以下是一些深度学习相关的图片：
通过学习这些基础知识，您可以更好地理解深度学习，并在实际应用中取得更好的效果。