深度学习简介：探索深度学习的基本概念和源代码实例

深度学习是一种机器学习方法，通过模拟人脑神经网络的结构和功能，从大量数据中学习表示和解决复杂的问题。它是人工智能领域的一个重要分支，已经在各个领域取得了显著的成就，如图像识别、语音识别、自然语言处理等。本文将介绍深度学习的基本概念，并提供一些源代码示例，帮助新手入门深度学习。

深度学习的核心是神经网络，它由大量的神经元组成，每个神经元都有输入和输出。神经元之间通过连接进行信息传递。深度学习中的神经网络通常包含多个层次，每一层都由多个神经元组成。输入层接收原始数据，输出层给出最终的预测结果，而中间的隐藏层则通过学习数据的特征来提取高级表示。

以下是一个简单的深度学习模型的源代码示例，用于解决手写数字识别问题：

import numpy as np

# 定义激活函数（例如sigmoid函数）
def sigmoid(x):
    return 1</