深度学习是人工智能领域的一个重要分支，它让机器能够通过学习大量数据来模拟人类的学习和思考过程。以下是一些深度学习的入门教程和资源。
基础概念
- 神经网络：深度学习的基础，它由多个层组成，每层包含多个神经元。
- 激活函数：用于引入非线性，使得神经网络能够学习复杂函数。
- 损失函数：衡量模型预测值与真实值之间差异的函数。
学习资源
- 深度学习教程
- 这是一份详细的深度学习教程，涵盖了从基础概念到实际应用的各个方面。
实践项目
- 手写数字识别
- 通过这个项目，你可以学习如何使用深度学习来识别手写数字。
图片展示
- 深度学习模型的结构复杂而精巧，就像一个巨大的神经网络。
- 神经元是神经网络的基本单元，就像大脑中的神经元一样。