本文旨在介绍深度学习作为机器学习的一个重要分支，其基本原理、常见模型（如CNN、RNN、LSTM、Transformer等）以及在实际应用中的案例，如图像识别、自然语言处理等。
内容片段：
深度学习基础：简述机器学习与深度学习的关系，介绍神经网络的基本结构和训练过程。
常见深度学习模型：
卷积神经网络（CNN）：详细解释CNN的工作原理，特别是在图像识别中的应用。
循环神经网络（RNN）及其变种（LSTM、GRU）：探讨RNN在处理序列数据（如文本、时间序列）中的优势。
Transformer模型：介绍Transformer架构，特别是在自然语言处理领域的突破。
应用场景：通过实例展示深度学习模型在图像分类、物体检测、语音识别、机器翻译等领域的应用。
未来趋势：讨论深度学习未来的发展方向，包括模型轻量化、自动化机器学习（AutoML）等。
