深度学习作为人工智能的核心分支，近年来在图像识别、自然语言处理等领域取得了突破性进展。以下为你梳理关键知识点：

1. 基础概念

深度学习通过多层神经网络模拟人脑处理信息的方式，其核心组件包括：

  • 神经元（Neuron）
  • 激活函数（如ReLU、Sigmoid）
  • 反向传播算法（Backpropagation）
  • 优化器（如Adam、SGD）
深度学习概念

2. 典型应用场景

  • 📷 图像分类（如ResNet、VGG）
  • 🗣️ 语音识别（如Transformer模型）
  • 📈 金融风控（异常检测）
  • 🧬 生物医药（蛋白质结构预测）
人工智能应用

3. 学习资源推荐

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4. 技术演进脉络

从单层感知机到现代的GAN网络，技术发展可划分为：

  1. 传统神经网络
  2. 卷积神经网络（CNN）
  3. 循环神经网络（RNN）
  4. 自然语言处理（NLP）
  5. 强化学习与深度结合
神经网络结构

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