深度学习教程：从基础到实战 🧠

什么是深度学习？

深度学习是机器学习的一个分支，通过模拟人脑处理数据的方式，让计算机自动学习特征并做出决策。其核心在于多层神经网络的结构，例如：

• 神经网络（Neural_Network）
• 激活函数（Activation_Function）
• 损失函数（Loss_Function）
• 优化器（Optimizer）

核心算法详解

1. 卷积神经网络 (CNN)

   • 专为图像处理设计，通过卷积层提取空间特征
   • 示例应用：图像分类、目标检测
   

2. 循环神经网络 (RNN)

   • 处理序列数据，如文本或时间序列
   • 变体：LSTM、GRU
   

3. Transformer 模型

   • 基于自注意力机制，突破传统序列模型局限
   • 应用场景：自然语言处理、机器翻译
   

实战应用案例

• ✅ 图像识别：使用预训练模型（如ResNet）进行迁移学习
• ✅ 自然语言处理：构建情感分析系统或文本生成模型
• ✅ 生成对抗网络 (GAN)：生成逼真图像或艺术创作

扩展学习资源

如需进一步了解深度学习框架与实践，可访问：
/ai-tutorials/深度学习框架/PyTorch与TensorFlow对比