基于卷积神经网络的深度学习技术与应用探究

深度学习是机器学习领域中的一项新兴研究方向，以卷积神经网络为基础，致力于模仿人类智能的工作方式。其核心在于通过学习样本数据的内在规律和层次结构，从而更好地理解和解释文字、图像和声音等多种数据形式。深度学习的最终目标是使机器具备人类般的分析和学习能力，能够有效识别和处理多样化的数据。其复杂性使其成为机器学习中的重要算法之一，尤其在语音和图像识别领域取得了显著效果，远超过以往相关技术。除了语音和图像识别外，深度学习在搜索技术、数据挖掘、机器翻译、自然语言处理、多媒体学习、语音、推荐和个性化技术等领域都取得了显著进展。