深度学习是人工智能领域的重要分支，通过模拟人脑处理数据的方式实现复杂模式识别。以下是入门指南：
1. 核心概念 📚
- 神经网络：由层与节点构成的计算模型
- 激活函数（如ReLU、Sigmoid）：决定神经元输出的关键组件
- 反向传播：通过梯度下降优化参数的核心算法
2. 开发环境搭建 🛠
- 安装Python（推荐3.8+）
- 配置深度学习框架指南（如PyTorch/TensorFlow）
- 使用Jupyter Notebook进行交互式实验
3. 入门实践 🧪
- 从MNIST手写数字识别开始
- 使用Keras构建第一个CNN模型
- 探索Transformer架构的实现原理
4. 扩展学习 🌐
- 进阶优化技巧：学习AdamW、Lookahead等算法
- 参考深度 learning 研究论文速览了解最新进展
- 探索自然语言处理入门的跨领域应用
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