深度学习：模拟人脑的神经网络

深度学习（Deep Learning）是一种以人工神经网络为基础的学习方式。它通过多层神经元模拟人脑处理信息的方式，擅长处理图像、语音、语言等高维复杂数据。

神经网络中，每一层负责提取不同的特征——比如识别图像时，前几层捕捉轮廓，中间层识别结构，最后判断整体是“猫”还是“狗”。

经典架构包括：

• 卷积神经网络（CNN）：图像识别专家

• 循环神经网络（RNN）：处理时间序列，如语音识别

• Transformer：自然语言处理的主流架构，如 ChatGPT 所用的 GPT 模型

深度学习的兴起，使得 AI 在图像识别、语言理解、自动驾驶等领域实现质的飞跃，成为现代 AI 的中枢。