什么是深度学习?

深度学习是一种模仿人脑处理数据、实现模式识别和决策的机器学习方法。它通过多层神经网络(神经网络结构)提取数据的层次化特征,广泛应用于图像识别、自然语言处理等领域。

入门步骤

  1. 掌握基础数学
    线性代数、概率论与统计学、微积分是深度学习的基石。建议先学习这些数学知识,再进入模型训练。

  2. 了解编程基础
    Python 是深度学习的主流语言,熟悉 NumPy 和 Pandas 等库能帮助你更快上手。

  3. 选择学习资源

  4. 实践项目
    从简单的 MNIST 手写数字识别开始,逐步尝试更复杂的任务。可以使用 TensorFlow 或 PyTorch 框架。

学习工具

常见问题

  • ❓ 如何选择模型?
    根据任务类型(如分类、回归、生成)和数据规模决定模型结构。
  • ❓ 数据预处理重要吗?
    是的!干净的数据是模型训练成功的前提,建议学习数据清洗与标准化方法。
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