但是，深度学习为什么如此强大？花时间学习它有什么意义？本文深入探讨了深度学习的原理，解释了它的理念、用途、资源和困难，同时提供了一条精通这项改变游戏规则的技术的途径。
什么是深度学习？
机器学习的一个分支“深度学习”研究的是人类从数据中学习的方式。它使用模仿人类大脑结构和运作的人工神经网络处理大量数据、识别模式并做出选择。这些网络由多层连接节点或“神经元”组成，数据转化为有意义的信息。
一个简单的例子
华人澳洲数据
考虑教孩子了解狗和猫之间的区别。您可以向他们展示图片并描述差异，突出尾巴长度、耳朵形状或毛发种类等特征。深度学习中的神经网络可以执行类似的任务，但是这些特征是从输入中自动学习的，无需明确指令。
工作原理
深度学习需要几层神经元：
输入层：输入层接受原始数据，如图像或文本字符串。
隐藏层：使用加权连接来处理数据并识别特征和模式。
输出层：输出层进行预测，可以识别图像是“猫”还是“狗”。
深度学习由于其分层的方法，可以解决语音合成、语言翻译和图像识别等复杂问题。