深度学习基础入门指南 🧠
深度学习作为人工智能的核心领域，正在重塑科技与生活的边界。以下是关键知识点梳理：
什么是深度学习？
深度学习通过多层神经网络模拟人脑处理数据的方式，主要特点包括：
- 多层结构（输入层→隐藏层→输出层）
- 自动特征提取能力
- 需要大量数据训练
核心概念详解
| 术语 | 含义 | 示例 |
|---|---|---|
| 神经元 | 基本计算单元 | 模拟生物神经元的激活函数 |
| 激活函数 | 决定神经元输出的非线性函数 | ReLU, Sigmoid, Tanh |
| 反向传播 | 误差修正算法 | 通过梯度下降优化参数 |
实践建议
- 掌握线性代数与概率基础
- 从经典框架（如TensorFlow/PyTorch）开始实践
- 参与Kaggle等平台的入门项目
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