什么是深度学习？

深度学习（Deep Learning）是一种基于人工神经网络的机器学习方法，它通过多层神经网络进行非线性变换和特征提取，以实现对复杂数据的建模和处理。深度学习的核心思想是通过多层次的非线性变换，将原始数据映射到高维空间中，从而提取出更加抽象和复杂的特征，以实现更准确和高效的数据分析和处理。

深度学习通常包括以下几个关键技术：

• 多层神经网络：深度学习使用多层神经网络进行非线性变换和特征提取，可以处理各种复杂的数据和问题。
• 反向传播算法：深度学习使用反向传播算法进行训练，通过将误差从输出层向输入层反向传播，调整神经元之间的连接权重，以最小化误差。
• 激活函数：深度学习使用激活函数对神经元的输出进行非线性变换，以增强神经网络的表达能力和适应性。
• 卷积神经网络：深度学习使用卷积神经网络进行图像和视频处理，可以提取出图像和视频中的空间和时间特征。
• 递归神经网络：深度学习使用递归神经网络进行序列数据处理，可以提取出序列数据中的时间和空间特征。

深度学习是一种强大的机器学习方法，可以应用于各种领域和问题，如图像识别、语音识别、自然语言处理、金融预测、医疗诊断等。