深度学习与神经网络教程

深度学习是人工智能领域的一个分支，它通过模拟人脑神经网络的结构和功能，让计算机能够进行自我学习和决策。神经网络则是深度学习的基础，它由大量的神经元相互连接而成，能够处理复杂的非线性问题。

以下是一些关于深度学习与神经网络的基础教程：

• 什么是神经网络？神经网络是一种模仿人脑神经元结构的计算模型，它通过学习大量的数据来提取特征和模式。

• 常见的神经网络结构：包括感知机、多层感知机、卷积神经网络（CNN）、循环神经网络（RNN）等。

• 深度学习的应用：深度学习在图像识别、语音识别、自然语言处理等领域有着广泛的应用。

• 如何实现神经网络：我们可以使用Python的TensorFlow或PyTorch等库来实现神经网络。

神经网络结构图

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