深度学习是人工智能领域的一个重要分支，它让机器能够通过学习数据来提取特征并作出决策。以下是一些基础教程，帮助你入门深度学习。
基础概念
- 神经网络：深度学习的基础，它模仿人脑的工作方式，通过神经元之间的连接来处理数据。
- 损失函数：衡量模型预测结果与真实值之间差异的指标，例如均方误差（MSE）。
- 优化器：用于调整模型参数以最小化损失函数，常见的优化器有SGD、Adam等。
学习资源
- 《深度学习》（Goodfellow et al.）：这是一本深度学习领域的经典教材，适合初学者和进阶者。
- TensorFlow官方文档：TensorFlow是当前最受欢迎的深度学习框架之一，其官方文档提供了丰富的教程和示例。
实践项目
- 手写数字识别：使用MNIST数据集，实现一个能够识别手写数字的神经网络。
- 图像分类：使用CIFAR-10数据集，实现一个能够对图像进行分类的深度学习模型。
提示
- 在进行深度学习项目时，建议使用GPU加速计算，这可以显著提高训练速度。
希望这些内容能帮助你入门深度学习！🚀