深度学习是机器学习的一个子领域，专注于使用多层神经网络来模拟和学习复杂的数据模式

深度学习是机器学习的一个子领域，专注于使用多层神经网络来模拟和学习复杂的数据模式。与传统机器学习方法相比，深度学习能够自动从数据中提取特征，而无需人工设计特征工程。以下是深度学习的几个关键点： 神经网络：深度学习的基础是神经网络，特别是深度神经网络（DNN）。神经网络由多个层次组成，包括输入层、隐藏层和输出层。每一层包含多个神经元，这些神经元通过权重和偏置连接起来。 反向传播：深度学习模型通过反向传播算法进行训练。反向传播通过计算损失函数的梯度，并利用梯度下降法更新网络参数，从而最小化损失函数。 卷积神经网络（CNN）：CNN 是一种特殊的神经网络，广泛应用于图像处理任务。它通过卷积层提取局部特征，并通过池化层减少数据维度。 循环神经网络（RNN）：RNN 是一种适用于序列数据的神经网络，如时间序列和自然语言文本。RNN 通过隐藏状态记忆之前的信息，从而处理序列数据中的上下文关系。 Transformer 架构：Transformer 是一种基于自注意力机制的神经网络架构，广泛应用于自然语言处理任务。它通过并行处理序列数据，显著提高了训练效率和模型性能。 2.1.2 自然语言处理（NLP）