深度学习（Deep Learning）作为机器学习（Machine Learning）的一个重要分支，通过模拟人脑处理数据的方式，实现了对复杂模式的高效学习。以下是关键知识点梳理👇

基础概念

  • 神经网络：由多层节点构成的计算模型，如图所示🧠
神经网络_结构
- **深度**：指网络的层数，通常包含输入层、隐藏层和输出层 - **训练过程**：通过反向传播算法优化参数，提升模型表现📈

典型应用场景

  1. 图像识别
    卷积神经网络_应用
  2. 自然语言处理
    语言模型_训练过程
  3. 强化学习
    通过奖励机制实现决策优化🎮

主流工具框架

框架 特点 官网
TensorFlow 高度灵活的计算图框架 TensorFlow
PyTorch 动态计算图，适合研究场景 PyTorch
Keras 高层API，简化模型构建 Keras

学习路径建议

  1. 掌握线性代数与概率论基础🧮
  2. 学习Python编程语言🐍
  3. 理解深度学习原理📚
  4. 实践经典项目（如MNIST手写识别）🖼️
  5. 深入研究最新论文与技术趋势📖

如需了解深度学习在计算机视觉领域的具体应用，可访问 /ai/ml/computer_vision 进一步阅读🔍