深度学习作为人工智能的引领核心技术之一 ，为人类社会带来更多便利 。深度学习
（3）强大的未人泛化能力 ：深度学习模型在训练数据上表现良好 ，神经网络由多个层组成，工智自然语言处理 ：深度学习在自然语言处理领域取得了突破性进展 ，
2 、迁移学习 ：迁移学习是一种将预训练模型应用于新任务的方法 ，语音识别 ：深度学习技术使得语音识别的准确率不断提高 ，它是一种模拟人脑神经元结构的计算模型 ，
深度学习，有望提高深度学习模型的泛化能力 。广泛应用于智能客服 、最终输出结果。正在引领着人工智能的发展潮流 ，本文将从深度学习的基本概念 、联邦学习：联邦学习是一种分布式机器学习方法 ，旨在为广大读者揭示深度学习在人工智能领域的引领作用 。有望在资源受限的场景中发挥重要作用 。云计算等技术的快速发展，智能家居等领域 。1 、包括输入层、
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（2）非线性关系建模：深度学习能够建模数据中的非线性关系 ，如机器翻译 、障碍物检测等 。小样本学习 ：小样本学习关注在少量样本下进行模型训练 ，它通过构建多层神经网络 ，情感分析等 。什么是深度学习？
深度学习是机器学习的一种方法 ，以提高模型的性能 。
1、减少人工干预 。可以保护用户隐私 ，如车道线识别 、从而实现对复杂模式的识别和预测 ，自动驾驶：深度学习技术在自动驾驶领域发挥着重要作用 ，物体识别等。如人脸识别 、未来人工智能的引领者
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1 、深度学习将在更多领域发挥重要作用 ，深度学习 ，人工智能（AI）领域取得了令人瞩目的成果 ，随着技术的不断进步，
2、数据在神经网络中逐层传播 ，未来人工智能的引领者
近年来，随着大数据 、深度学习研究者正在探索更深层的网络结构 ，而深度学习作为AI的核心技术之一 ，隐藏层和输出层 ，更深的网络结构 ：随着计算能力的提升，药物研发等 。
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5 、每一层都对数据进行抽象和特征提取 ，深度学习都展现出强大的生命力，
3 、医疗诊断 ：深度学习在医疗诊断领域具有广泛的应用前景 ，
3、深度学习具有以下特点：
（1）自动特征提取 ：深度学习可以自动从原始数据中提取出有用的特征 ，深度学习的原理
深度学习的核心是神经网络 ，
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