深度学习是机器学习的一个重要分支，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。

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，使得神经网络能够学习复杂函数。
  • 损失函数：用于衡量模型预测值与真实值之间的差异。

入门教程

  1. 神经网络基础
  2. 深度学习框架介绍

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：使用卷积神经网络对图像进行分类。

神经网络

扩展阅读

希望这些教程能帮助你更好地理解深度学习！