深度学习基础教程 🧠

深度学习作为机器学习的子领域，近年来在图像识别、自然语言处理等领域取得了突破性进展。以下是核心知识点概览：

1. 基本概念

• 神经网络：模拟人脑结构的计算模型，由输入层、隐藏层和输出层组成
• 激活函数：如ReLU、Sigmoid、Tanh，决定神经元输出特性
• 反向传播：通过梯度下降优化模型参数的核心算法
• 损失函数：衡量预测结果与真实值差距的指标（如交叉熵、MSE）

2. 核心技术

• 深度卷积网络（CNN）
• 循环神经网络（RNN）
• 生成对抗网络（GAN）
• Transformer架构：基于自注意力机制的序列处理模型

3. 实践应用

• 图像分类（如MNIST数据集）
• 语音识别（如WaveNet）
• 自然语言处理（如BERT模型）
• 强化学习（如DeepMind的AlphaGo）

4. 学习资源

• 深度神经网络详解
• PyTorch入门教程
• TensorFlow实战案例

📌 提示：建议从基础的神经网络开始学习，逐步深入复杂模型。通过深度学习基础实验实践巩固知识。

5. 学习路径推荐

1. 数学基础：线性代数、概率论、微积分
2. 编程基础：Python及NumPy库
3. 框架学习：PyTorch/TensorFlow
4. 项目实践：从MNIST手写数字识别开始
5. 高级主题：迁移学习、模型优化技巧

建议结合机器学习基础课程体系化学习，掌握深度学习与传统机器学习的区别与联系。