深度学习知识库 🧠
深度学习作为人工智能的核心领域，近年来在图像识别、自然语言处理等领域取得了突破性进展。以下是关键知识点概览：
1. 基础概念 🔍
- 神经网络：模仿人脑结构的计算模型，通过多层非线性变换提取特征
- 激活函数：如ReLU、Sigmoid，决定神经元输出的非线性特性
- 反向传播：通过梯度下降优化模型参数的核心算法
2. 主流模型 🏗️
| 模型类型 | 应用场景 | 特点 |
|---|---|---|
| CNN | 图像处理 | 局部感知 + 权值共享 |
| RNN | 序列数据 | 处理时间依赖信息 |
| GAN | 生成对抗 | 生成器与判别器博弈 |
3. 实践资源 📚
- 深度学习框架对比指南：PyTorch vs TensorFlow
- 经典论文解析：包含LeNet、AlexNet等里程碑工作
- 实战项目库：图像分类、目标检测等完整代码示例
📌 本知识库持续更新，欢迎关注深度学习最新动态获取前沿资讯