深度神经网络（DNN）是人工智能领域的一个重要分支，它模仿人脑的神经网络结构，通过多层神经元进行特征提取和模式识别。以下是一些关于深度神经网络的基本概念和教程。
基本概念
- 神经元：神经网络的基本单元，负责接收输入、计算输出。
- 层：神经网络由多个层组成，包括输入层、隐藏层和输出层。
- 激活函数：用于引入非线性，使神经网络能够学习复杂的模式。
教程列表
- 深度神经网络入门
- 这篇教程将带你从零开始，了解深度神经网络的基础知识。
- 卷积神经网络
- 卷积神经网络是处理图像数据的一种强大工具，本教程将详细介绍其原理和应用。
- 循环神经网络
- 循环神经网络擅长处理序列数据，本教程将介绍其基本原理和实现。