深度學習什麼意思

深度學習（Deep Learning）是機器學習（Machine Learning）的一個分支，它主要關注的是人工神經網絡（Artificial Neural Networks）的構建和訓練。深度學習的目標是讓計算機能夠像人類大腦一樣學習和處理數據，從而能夠識別圖像、聲音、文本等數據中的模式和關係。

深度學習的關鍵特徵包括：

多層神經網絡：深度學習使用多層神經網絡，這些網絡通常包含數十個或數百個神經元層。這些層可以分為輸入層、隱藏層和輸出層。
非線性激活函數：深度學習網絡中的神經元使用非線性激活函數，如ReLU（修正線性單元）、Sigmoid、Tanh等。這些函數允許網絡學習數據中的複雜模式。
反向傳播算法：深度學習使用反向傳播算法來調整網絡中各層神經元之間的權重和偏置，以便最小化預測值和實際值之間的誤差。
大量數據和計算資源：由於深度學習網絡通常包含許多層和神經元，因此它們需要大量的數據和計算資源來訓練。這通常需要使用GPU或TPU等專門的硬體。

深度學習已經在許多領域取得了顯著的成果，包括圖像識別、自然語言處理、語音識別、自動駕駛等。它也被用於醫學影像分析、金融市場預測、天氣預報等領域。