基础入门
深度学习是机器学习的一个子领域，它受到了人脑神经元结构的启发，利用多层神经网络来模拟和解决复杂的学习任务。深度学习利用多层神经网络从大量数据中自动学习特征表示，这种自动化的特征学习能力使得深度学习在许多领域超越了传统的机器学习算法。在过去的十年里，深度学习取得了显著的进展，特别是在图像识别、自然语言处理、语音识别等领域取得了突破性成果。
深度学习的核心概念包括：神经网络、权重、激活函数、损失函数、反向传播、梯度下降等。下面，分别进行介绍。
神经网络：由多个层次的节点（神经元）组成的计算模型。
权重：连接神经元之间的数值，用于调整信号强度。
激活函数：应用于神经元的输出，引入非线性因素。
损失函数：衡量模型预测值与真实值之间的差异。
反向传播：一种用于优化权重的技术，通过梯度下降法最小化损失函数。