深度学习的基本概念 🔍
深度学习是机器学习的一个分支，主要通过模拟人脑神经元的工作方式，让计算机从数据中自主学习。它利用深层神经网络对复杂模式进行识别和分类，能够处理图像、声音和文本等非结构化数据。深度学习已经广泛应用于自然语言处理、语音识别、图像识别等领域。
深度学习基本概念 📚
深度学习的基本概念包括神经网络、激活函数、损失函数、梯度下降等。其中，神经网络是一种模仿生物神经网络结构和功能的数学模型，由多个神经元组成。激活函数用于为神经网络引入非线性因素，提高模型的学习能力。损失函数衡量模型预测值与真实值之间的差距，梯度下降则是一种优化算法，用于最小化损失函数。
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