深度学习是机器学习的一个子领域，它通过模拟人脑神经网络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：深度学习的基础是神经网络，它由多个层组成，包括输入层、隐藏层和输出层。
- 激活函数：激活函数用于引入非线性，使得神经网络能够学习复杂的数据模式。
- 损失函数：损失函数用于衡量模型预测值与真实值之间的差异。
学习资源
实践项目
想要提升深度学习技能，可以尝试以下项目：
- 手写数字识别：使用MNIST数据集进行手写数字识别。
- 图像分类：使用ImageNet数据集进行图像分类。
- 自然语言处理：使用文本数据集进行情感分析或机器翻译。