深度学习是人工智能领域的一个子集，它通过模拟人脑神经网络结构，实现机器学习和预测。以下是一些深度学习的入门知识点。
基本概念
- 神经网络：模拟人脑神经元结构的计算模型，可以用于特征提取、分类、回归等任务。
- 激活函数：用于引入非线性因素，使神经网络具有学习能力。
- 损失函数：用于衡量预测值与真实值之间的差距，是训练神经网络的关键指标。
- 优化器：用于调整神经网络参数，以最小化损失函数。
深度学习框架
- TensorFlow：由Google开发的开源深度学习框架，功能强大，应用广泛。
- PyTorch：由Facebook开发的开源深度学习框架，易于使用，适合研究。
- Keras：基于TensorFlow和Theano的开源深度学习框架，简洁易用。
实践案例
以下是一个简单的深度学习案例，使用Keras实现一个分类器。
from keras.models import Sequential
from keras.layers import Dense
# 创建模型
model = Sequential()
model.add(Dense(64, input_dim=784, activation='relu'))
model.add(Dense(10, activation='softmax'))
# 编译模型
model.compile(loss='categorical_crossentropy', optimizer='adam', metrics=['accuracy'])
# 训练模型
model.fit(x_train, y_train, batch_size=128, epochs=10, validation_data=(x_test, y_test))
扩展阅读
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