深度学习的核心概念是

深度学习是机器学习的一个分支，其核心概念主要包括以下几个方面：

1. **神经网络（Neural Networks）**：深度学习的基础构建单元，模仿人脑神经元之间的连接结构。它们由多层节点（或称为神经元）组成，每一层通过权重和激活函数处理输入并传递给下一层。

2. **反向传播（Backpropagation）**：一种训练神经网络的关键算法，通过计算梯度来调整各层神经元之间的权重，使得模型能够逐渐优化预测结果。

3. **损失函数（Loss Function）**：衡量模型预测与实际结果之间差距的标准，训练过程的目标就是最小化这个函数。

4. **深度（Depth）与宽度（Width）**：深度学习模型通常包含很多隐藏层，这被称为深度。宽度则指每层神经元的数量，增加宽度可以使模型更有表达力。

5. **特征学习（Feature Learning）**：模型能自动从原始数据中学习抽象特征，这是深度学习区别于传统方法的地方，减少了对人工特征工程的依赖。

6. **批量归一化（Batch Normalization）**：一种常用的技术，用于加速训练过程，使模型更加稳定。