深度学习是机器学习的一个子领域，它通过模拟人脑的神经网络结构来学习数据中的模式。以下是一些深度学习的基础概念和资源。
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：用于引入非线性特性，使神经网络能够学习更复杂的模式。
- 损失函数：用于衡量模型的预测结果与真实值之间的差异。
教程资源
- 深度学习教程
- 这是一个全面的深度学习教程，涵盖了从基础概念到高级应用的各个方面。
实践项目
尝试以下项目来加深对深度学习的理解：
- 图像识别：使用卷积神经网络（CNN）来识别图像中的对象。
- 自然语言处理：使用循环神经网络（RNN）或长短期记忆网络（LSTM）来处理和生成文本。
图片展示
神经网络结构