欢迎来到深度学习入门指南！以下是关键知识点概览：
1. 神经网络核心概念
- 感知机：深度学习的基本单元，通过激活函数模拟神经元
- 多层网络：包含输入层、隐藏层和输出层的结构
- 权重与偏置：控制神经元信号传递的参数
2. 训练流程解析
- 数据预处理：标准化/归一化操作
- 损失函数：衡量预测结果与真实值的差距
- 优化算法：如梯度下降法（Gradient_Descent）
3. 常用框架介绍
- 📚 PyTorch：动态计算图框架
- 🧱 TensorFlow：静态计算图框架
- 📊 Keras：高层神经网络API
4. 实践建议
- 从MNIST手写数字识别开始入门
- 使用Colab进行免费GPU训练
- 参考深度学习进阶教程提升技能
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