深度学习基础教程 📚

简介

深度学习作为人工智能的核心领域，通过多层神经网络模拟人脑处理数据的方式。以下是关键知识点概览：

• 神经网络结构

  层叠的神经元层（输入层→隐藏层→输出层），权重参数与激活函数的组合

• 激活函数
  ReLU：f(x) = max(0, x)（解决梯度消失问题）
  Sigmoid：用于二分类输出（输出范围0-1）
  Softmax：多分类场景的激活函数

  

• 损失函数
  均方误差（MSE）：适用于回归任务
  交叉熵损失：用于分类任务

  

• 优化算法
  SGD：随机梯度下降（基础版本）
  Adam：自适应矩估计（更高效的学习方法）

  

学习建议

1. 先掌握机器学习基础再深入深度学习
2. 实践项目推荐：MNIST手写数字识别 → CIFAR-10图像分类 → 自然语言处理
3. 关键工具链：PyTorch/TensorFlow框架 + Jupyter Notebook开发环境

扩展阅读

深度学习进阶指南 提供更详细的网络架构设计知识
神经网络可视化工具 可帮助理解模型运行机制

💡 提示：深度学习需要大量计算资源，建议从轻量级框架（如Keras）开始实践