深度学习是机器学习的一个子领域，它通过模拟人脑神经网络来学习数据中的复杂模式。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，由多个层组成，包括输入层、隐藏层和输出层。
- 激活函数：用于引入非线性，使神经网络能够学习复杂模式。
- 损失函数：衡量模型预测值与真实值之间的差异。
入门教程
TensorFlow 官方教程 TensorFlow 是一个流行的深度学习框架，提供了丰富的教程和示例。
PyTorch 官方教程 PyTorch 是另一个流行的深度学习库，以其动态计算图而闻名。
实践项目
- 手写数字识别：使用深度学习模型识别手写数字。
- 图像分类：训练模型对图像进行分类，例如识别猫和狗。
图片示例
中心图片：深度学习神经网络
扩展阅读
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希望这些资源能帮助你更好地理解深度学习！🤖📚