深度学习是人工智能领域的一个子集，它通过模仿人脑处理信息的方式，使计算机能够从数据中学习并做出决策。以下是一些深度学习的入门教程，帮助您了解这个领域的核心概念。
基础概念
- 神经网络：神经网络是深度学习的基础，它由多个相互连接的神经元组成，能够通过学习数据集来识别模式和特征。
- 激活函数：激活函数用于确定神经元是否被激活，常见的激活函数有Sigmoid、ReLU和Tanh。
- 损失函数：损失函数用于衡量预测值与实际值之间的差异，常用的损失函数有均方误差(MSE)和交叉熵损失。
实践教程
以下是一些深度学习的实践教程，帮助您将理论知识应用于实际项目中。
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神经网络
学习资源
希望这些内容能帮助您更好地理解深度学习。如果您有任何问题，欢迎在评论区留言。👋