深度学习是人工智能领域的一个分支，它让机器能够通过学习数据来进行预测和决策。以下是一些深度学习基础教程，帮助你入门这个领域。
教程列表
神经网络基础
神经网络是深度学习的基础。它由多个层组成，包括输入层、隐藏层和输出层。
- 神经元：神经网络的基本单元。
- 层：由多个神经元组成，负责数据的处理。
- 前向传播：数据从输入层流向输出层的传播过程。
激活函数
激活函数用于引入非线性，使得神经网络能够学习更复杂的模式。
- Sigmoid：输出值介于0和1之间。
- ReLU：输出值为正数或0。
- Tanh：输出值介于-1和1之间。
损失函数
损失函数用于衡量模型的预测值与真实值之间的差异。
- 均方误差（MSE）：预测值与真实值差的平方的平均值。
- 交叉熵损失：用于分类问题。
优化算法
优化算法用于调整神经网络的参数，以最小化损失函数。
- 随机梯度下降（SGD）：一种简单的优化算法。
- Adam：结合了SGD和动量方法的优化算法。
扩展阅读
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希望这些基础教程能够帮助你入门深度学习！