以下是一些关于深度学习的教程资源，适合初学者和进阶者。

教程列表

深度学习基础

深度学习是机器学习的一个子领域，它使用类似于人脑的神经网络结构来学习数据中的复杂模式。

  • 神经网络介绍：神经网络是一种模仿人脑工作原理的计算模型，它由相互连接的神经元组成。
  • 损失函数：损失函数用于评估模型预测值与真实值之间的差异。

神经网络架构

神经网络架构设计对于深度学习模型的表现至关重要。

  • 卷积神经网络（CNN）：适用于图像识别和处理。
  • 循环神经网络（RNN）：适用于序列数据处理，如自然语言处理。

TensorFlow 快速入门

TensorFlow 是一个开源的机器学习框架，由 Google 开发。

  • 安装 TensorFlow：在您的环境中安装 TensorFlow。
  • 构建第一个模型：创建一个简单的神经网络模型。

了解更多 TensorFlow 教程

PyTorch 入门教程

PyTorch 是一个流行的深度学习框架，以其动态计算图而闻名。

  • 安装 PyTorch：在您的环境中安装 PyTorch。
  • 编写第一个 PyTorch 代码：编写一个简单的神经网络模型。

了解更多 PyTorch 教程

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神经网络结构
卷积神经网络
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