深度学习是人工智能领域的一个子集，它通过模仿人脑神经网络来学习数据中的模式和结构。以下是一些深度学习的入门教程和资源。
教程列表
深度学习基础
深度学习通常涉及以下步骤：
- 数据预处理：清洗和准备数据，以便模型可以学习。
- 模型构建：选择合适的模型架构，如卷积神经网络（CNN）或循环神经网络（RNN）。
- 训练：使用训练数据集来训练模型。
- 评估：使用验证数据集来评估模型的性能。
- 测试：使用测试数据集来测试模型的泛化能力。
实践案例
以下是一个简单的神经网络模型示例：
import tensorflow as tf
model = tf.keras.Sequential([
tf.keras.layers.Dense(64, activation='relu', input_shape=(784,)),
tf.keras.layers.Dense(10, activation='softmax')
])
model.compile(optimizer='adam',
loss='sparse_categorical_crossentropy',
metrics=['accuracy'])
# 训练模型...