深度学习_神经网络入门 🧠

什么是神经网络？

神经网络是模仿人脑处理信息机制的计算模型，由神经元（节点）和连接权重构成。其核心思想是通过多层非线性变换，从数据中自动学习特征和模式。

入门学习路径 📚

1. 基础概念

   • 神经元的数学表达：$ f(\sum w_i x_i + b) $
   • 层类型：输入层、隐藏层、输出层
   • 激活函数（如ReLU、Sigmoid）
   • 神经网络基础概念 进一步学习

2. 搭建简单网络

   • 使用框架（如TensorFlow/PyTorch）
   • 定义网络层与参数
   • 训练流程：前向传播 ➡️ 损失计算 ➡️ 反向传播
   • 示例代码片段：

     model = Sequential([
         Dense(128, activation='relu'),
         Dense(10, activation='softmax')
     ])
     

3. 应用场景

   • 图像识别（如CNN）
   • 自然语言处理（如RNN）
   • 推荐系统（如嵌入层）
   • 深度学习实践指南 查看案例

学习资源 🌐

• 神经网络数学原理：从线性代数到梯度下降
• 深度学习入门项目：手写数字识别实战
• 推荐书籍：《深度学习》（花书） by Ian Goodfellow

常见问题 ❓

• Q: 如何选择激活函数？
  A: 根据任务类型，如ReLU适合隐藏层，Sigmoid适用于二分类输出。
• Q: 神经网络训练需要哪些硬件？
  A: GPU加速是推荐选择，但CPU也可用于小规模实验。