深度学习是机器学习的一个子领域，它通过模拟人脑神经网络来学习数据中的模式和特征。以下是一些深度学习的基础知识和资源。
基础概念
- 神经网络：由多个神经元组成的计算模型，可以模拟人脑的学习和记忆过程。
- 损失函数：用于衡量模型预测值与真实值之间的差异。
- 优化算法：用于调整模型参数，以最小化损失函数。
资源推荐
- 深度学习入门教程：这是一个更详细的入门教程，适合初学者。
- TensorFlow 官方文档：TensorFlow 是一个流行的深度学习框架，这里提供了丰富的教程和示例。
实践项目
尝试以下项目来加深对深度学习的理解：
- 手写数字识别：使用卷积神经网络识别手写数字。
- 图像分类：使用预训练模型对图像进行分类。
希望这些资源能帮助你更好地理解深度学习！