深度学习是人工智能领域的一个重要分支，它让机器能够通过数据学习并做出决策。以下是一些关于深度学习的教程，帮助您入门和学习。

教程列表

深度学习基础

深度学习是基于人工神经网络的一种方法，它模仿了人脑的工作原理。以下是深度学习的一些基本概念：

  • 神经元：神经网络的基本单元。
  • 层：神经网络中的不同层级，包括输入层、隐藏层和输出层。
  • 激活函数：用于决定神经元是否激活的函数。

神经网络架构

神经网络架构有很多种，以下是一些常见的架构：

  • 全连接神经网络（FCNN）：所有神经元都相互连接。
  • 卷积神经网络（CNN）：常用于图像识别。
  • 循环神经网络（RNN）：用于处理序列数据。

TensorFlow 入门

TensorFlow 是一个开源的机器学习框架，用于构建和训练各种机器学习模型。以下是一些入门级的教程：

PyTorch 快速开始

PyTorch 是另一个流行的机器学习框架，以其动态计算图而闻名。以下是一些快速开始的教程：

神经网络示意图