深度学习学习资源指南 🧠
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深度学习基础概念详解
包含神经网络、激活函数、反向传播等核心知识，适合零基础学习者PyTorch实战入门
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进阶学习路径 🚀
数学基础
- 线性代数：推荐 矩阵运算可视化教程
- 概率统计：含贝叶斯定理与概率分布解析
模型构建
- CNN图像识别：包含卷积层设计与池化操作说明
- RNN序列建模：详解循环神经网络与LSTM变种
前沿技术
- 生成对抗网络（GAN）原理与应用
- 自然语言处理中的Transformer架构
学习工具与框架 💻
| 工具 | 说明 | 链接 |
|---|---|---|
| TensorFlow | 适合工业级模型开发 | 官方文档 |
| PyTorch | 研究场景首选 | 快速入门 |
| Keras | 高层次API简化流程 | 教程链接 |
推荐书籍 📖
- 《深度学习（花书）》 - Ian Goodfellow 等
- 《神经网络与深度学习》 - Michael Nielsen
含交互式代码示例，适合自学 - 《动手学深度学习》 - D2L.ai 团队
中文版开源项目：GitHub仓库
扩展阅读 📚
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