深度学习的重要性——探索神经网络的奥秘

深度学习是一种机器学习方法，通过模拟人类大脑的神经网络结构来解决复杂的问题。它在近年来取得了巨大的成功，并在各个领域展现出了巨大的潜力。本文将深入探讨深度学习的重要性，并提供相应的源代码示例。

深度学习的关键组成部分是神经网络。神经网络由许多称为神经元的基本单元组成。这些神经元通过连接（也称为权重）相互交流和传递信息。深度学习的核心思想是通过训练神经网络，使其能够从输入数据中提取有用的特征，并进行准确的预测或分类。

下面是一个简单的示例，展示了如何使用Python和深度学习库Keras构建一个基本的神经网络模型：

import numpy as np
from keras.models import Sequential
from keras.layers import Dense

# 创建一个简单的