🧠 深度学习基础教程

📚 什么是深度学习？

深度学习是机器学习的一个子领域，通过模拟人脑处理数据的方式，利用多层神经网络（Multi-Layer Neural Networks）进行特征学习。其核心在于自动提取数据的抽象特征，适用于图像识别、自然语言处理等场景。

🧩 核心概念图解

• 神经元（Neuron）
• 激活函数（Activation Function）
  常见函数如ReLU、Sigmoid，决定神经元输出
• 反向传播（Backpropagation）
  通过梯度下降优化模型参数

🛠️ 学习资源推荐

1. 深度学习基础入门 - 从零开始构建神经网络
2. Python深度学习实战 - 使用TensorFlow框架入门
3. 经典论文解读 - 了解LeNet、AlexNet等历史模型

🌟 应用场景示例

• 📵 图像分类：如MNIST手写数字识别
• 🗣️ 自然语言处理：词向量与Transformer模型
• 📈 时间序列预测：LSTM网络在股票数据分析中的应用

📝 小贴士：学习深度学习建议从简单模型开始，逐步深入复杂架构。保持数学基础（如线性代数、概率论）的同步提升更易理解原理！