深度学习是机器学习的一个子领域，它模仿人脑的工作方式来识别模式和数据。本教程将为您提供深度学习的基本概念和常见实践。
基础概念
- 神经网络：深度学习的基础，由相互连接的节点组成，用于学习和提取数据中的复杂模式。
- 损失函数：衡量模型预测与实际值之间差异的函数。
- 优化器：调整模型参数以最小化损失函数的算法。
实践技巧
- 数据预处理：清洗和转换数据以供模型训练。
- 模型选择：根据任务需求选择合适的深度学习模型。
- 模型训练：调整模型参数以优化性能。
扩展阅读
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深度学习神经网络