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，让计算机从大量数据中自动学习特征。其核心在于使用多层神经网络（如CNN、RNN、Transformer）来提取数据的层次化特征，广泛应用于图像识别、自然语言处理等领域。
📌 关键概念
- 神经网络：由输入层、隐藏层和输出层组成，每层包含多个神经元
- 训练过程：通过反向传播算法调整权重，最小化预测误差
- 优化算法：如SGD、Adam，用于提升模型收敛速度
- 激活函数：ReLU、Sigmoid等，决定神经元输出特性
🚀 快速上手
- 安装环境：
pip install torch（推荐PyTorch框架） - 选择模型：根据任务类型选择适合的网络结构
- 图像分类：使用
ResNet或VGG - 序列建模：尝试
LSTM或Transformer
- 图像分类：使用
- 数据准备：使用PyTorch Dataset API加载数据集
- 训练模型：编写训练循环并监控损失值
📷 图片展示
📚 扩展学习
🧩 实战项目建议
- 手写数字识别（MNIST数据集）
- 情感分析文本分类
- 图像生成（使用GANs）
- 语音识别与合成