第1章：深度学习简介
1.1 什么是深度学习？
1.1.1 基本定义
深度学习（Deep Learning）是机器学习的一个子领域，通过模拟人脑神经元连接结构的人工神经网络（Artificial Neural Networks, ANN）来实现对数据的高层次抽象和复杂模式识别。其核心特点是：
- 使用多层次的神经网络架构（"深度"指网络层数）
- 自动从数据中学习特征表示（无需人工特征工程）
- 能够处理高维度、非结构化的数据（如图像、语音、文本）
1.1.2 关键特征
| 特性 | 说明 |
|---|---|
| 层次化学习 | 通过逐层非线性变换实现从低级到高级的特征提取 |
| 端到端学习 | 直接从原始输入到最终输出进行整体优化 |
| 数据驱动 | 性能随数据规模提升而显著增强 |
1.1.3 与浅层学习的对比
# 传统机器学习 vs 深度学习的特征处理差异
传统流程：原始输入 → 人工特征提取 → 分类器
深度学习流程：原始输入 → 多层自动特征提取 → 分类输出
1.1.4 典型网络结构
- 前馈神经网络（FNN）：基础层级结构
- 卷积神经网络（CNN）：专为网格数据（如图像）设计
- 循环神经网络（RNN）：处理序列数据（如文本、时间序列）
1.1.5 为什么需要深度学习？
- 解决传统方法难以处理的复杂模式识别问题
- 在ImageNet等基准测试中准确率超越人类水平
- 推动人工智能在真实场景的落地应用（如自动驾驶、医疗诊断）
学术定义：根据Goodfellow《深度学习》教材，深度学习是"通过多层表示来学习数据的抽象概念的机器学习方法"。
1.1.6 可视化理解
（示意图：输入层→隐含层1→...→隐含层N→输出层）
下一节：1.2 深度学习的历史与里程碑
注：实际使用时需替换示例链接为真实图片地址。此内容包含：
- 结构化定义
- 对比表格
- 代码块示例
- 学术引用
- 可视化提示
- 章节导航
可根据需要增加数学公式或具体案例。