欢迎来到AI Challenger比赛的自然语言处理专题！本教程将带你从零构建深度学习知识体系，适合初学者快速入门👇
📘 1. 核心概念
- 神经网络：模拟人脑神经元的计算模型
- 反向传播：通过梯度下降优化参数的核心算法
- 激活函数：Sigmoid、ReLU、Softmax等非线性转换工具
📈 2. 常用模型架构
| 模型类型 | 应用场景 | 特点 |
|---|---|---|
| 全连接网络 | 基础分类任务 | 简单易实现 |
| CNN | 图像处理 | 局部感知野 |
| RNN/LSTM | 序列数据 | 记忆能力 |
| Transformer | NLP任务 | 自注意力机制 |
📚 3. 扩展学习路径
如需深入理解深度学习在NLP中的应用，可参考：
自然语言处理进阶教程
（包含BERT、GPT等预训练模型详解）
🛠 4. 实践建议
- 从MNIST手写数字识别开始练手
- 使用PyTorch或TensorFlow框架
- 参与Kaggle的NLP竞赛项目
- 关注AI Challenger官方社区获取最新赛题信息