Introduction to Deep Learning

资 源 简 介

Introduction to Deep Learning

详 情 说 明

深度学习是人工智能领域的核心技术之一，它通过模拟人脑神经元的工作方式构建多层神经网络，能够从大量数据中自动提取特征并进行复杂模式识别。

核心概念包括神经网络的基础结构（如输入层、隐藏层和输出层）、激活函数的选择（如ReLU、Sigmoid等）以及反向传播算法的训练机制。与传统机器学习相比，深度学习在图像识别、自然语言处理等领域表现出更强的特征抽象能力。

当前典型的深度学习模型涵盖卷积神经网络（CNN）、循环神经网络（RNN）以及Transformer架构。该技术需要依赖大规模数据集和GPU等算力支持，同时面临模型可解释性等挑战。未来发展方向包括轻量化模型和跨模态学习等前沿领域。