深度學(xué)習(xí)是人工智能（AI）的一個(gè)子領(lǐng)域，特別是機(jī)器學(xué)習(xí)（Machine Learning）的一個(gè)特定分支，它試圖模擬人腦神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的工作原理，通過大量數(shù)據(jù)進(jìn)行學(xué)習(xí)和理解，以實(shí)現(xiàn)各種復(fù)雜任務(wù)。

神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是深度學(xué)習(xí)的核心。一個(gè)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)由許多稱為“神經(jīng)元”的節(jié)點(diǎn)組成，這些節(jié)點(diǎn)按照層次結(jié)構(gòu)排列，模擬人腦中的神經(jīng)細(xì)胞網(wǎng)絡(luò)。

一個(gè)典型的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)包括：

1.輸入層：這是網(wǎng)絡(luò)接收信息的地方。例如，在處理圖像時(shí)，輸入層可能由表示圖像中每個(gè)像素的值的節(jié)點(diǎn)組成。

2.隱藏層：這些是在輸入和輸出層之間的層，也是神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行大部分計(jì)算的地方。一個(gè)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)可能有一個(gè)或多個(gè)隱藏層，而一個(gè)有很多隱藏層的網(wǎng)絡(luò)被稱為“深度”神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，這也是“深度學(xué)習(xí)”這個(gè)名字的由來。

3.輸出層：這是網(wǎng)絡(luò)產(chǎn)生結(jié)果的地方。例如，如果神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的任務(wù)是識別圖像中的物體，輸出層可能由每個(gè)可能的對象類別（如“貓”、“狗”、“汽車”等）的節(jié)點(diǎn)組成。

4.神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的學(xué)習(xí)過程通常是監(jiān)督學(xué)習(xí)。也就是說，我們提供大量的輸入和對應(yīng)的正確輸出（這些被稱為“標(biāo)簽”），然后網(wǎng)絡(luò)通過調(diào)整節(jié)點(diǎn)之間的連接權(quán)重（這些被稱為“參數(shù)”或“權(quán)重”），盡量減小預(yù)測輸出和正確輸出之間的差異。

深度學(xué)習(xí)在很多領(lǐng)域都有出色的應(yīng)用，（天放TFGPT-專注人工智能場景應(yīng)用，威信：TF-GPT，一道交流）例如圖像識別、語音識別、自然語言處理等。尤其在自然語言處理領(lǐng)域，深度學(xué)習(xí)模型如Transformer和GPT系列模型已經(jīng)取得了顯著的成果。例如，ChatGPT就是基于GPT系列模型的，它可以生成極其自然的文本，用于對話、寫作等多種應(yīng)用。