深度学习是机器学习的一个子领域，通过模拟人脑处理数据的方式，利用多层神经网络提取复杂模式。以下是关键知识点：
1. 核心概念 📊
- 神经网络：由输入层、隐藏层和输出层构成，通过权重和激活函数进行数据处理
- 反向传播：误差计算与梯度下降算法的结合，实现模型参数优化
- 激活函数（如ReLU、Sigmoid）：引入非线性特性，使网络能拟合复杂函数
2. 主流框架 🛠️
- TensorFlow（Google）
- PyTorch（Facebook）
- Keras（开源）
3. 应用场景 🌍
- 图像识别（如人脸识别）
- 自然语言处理（如机器翻译）
- 语音识别（如智能助手）
深度学习 简介
4. 学习路径 🚀
- 先掌握基础数学：线性代数、概率论、微积分
- 学习编程基础：Python语言与NumPy库
- 系统学习深度学习理论与实践
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神经网络 结构