深度学习入门指南 🧠

什么是深度学习？

深度学习是机器学习的一个子领域，通过模拟人脑处理数据的方式，利用多层神经网络提取复杂特征。其核心在于层级化特征抽象，例如：

• 输入层：原始数据（如图像像素）
• 隐藏层：逐步提取边缘、纹理、形状等特征
• 输出层：最终分类或预测结果

学习路径推荐 🚀

1. 基础数学

   • 线性代数（矩阵运算）
   • 概率与统计（数据分布）
   • 微积分（梯度下降）
   

2. 编程实践

   • Python 语言（推荐使用 TensorFlow/PyTorch 框架）
   • 数据预处理（图像/文本标准化）
   • 模型训练与评估（准确率、损失函数）

3. 应用领域

   • 计算机视觉（目标检测、图像生成）
   • 自然语言处理（情感分析、机器翻译）
   • 强化学习（游戏AI、机器人控制）

扩展阅读 🔗

• 机器学习基础教程
• 深度学习实战案例

学习工具推荐 🛠

深度学习如同在数据中挖掘隐藏的规律，需要耐心与实践。建议从简单模型开始，逐步探索复杂场景！