深度学习是机器学习的一个子领域，它通过模拟人脑的神经网络结构来学习数据中的特征和模式。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。它由多个相互连接的神经元组成，每个神经元都负责处理一部分数据。
- 前馈神经网络（Feedforward Neural Network）：数据从输入层流向输出层，中间经过多个隐藏层。
- 卷积神经网络（Convolutional Neural Network, CNN）：常用于图像识别和图像处理。
- 循环神经网络（Recurrent Neural Network, RNN）：适用于处理序列数据，如时间序列数据。
2. 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异。常见的损失函数有：
- 均方误差（Mean Squared Error, MSE）
- 交叉熵损失（Cross Entropy Loss）
3. 优化算法
优化算法用于调整模型参数，以最小化损失函数。常见的优化算法有：
- 随机梯度下降（Stochastic Gradient Descent, SGD）
- Adam优化器
4. 深度学习应用
深度学习在许多领域都有应用，如：
- 图像识别
- 自然语言处理
- 语音识别
扩展阅读
想了解更多关于深度学习的内容，可以阅读以下文章：
深度学习