欢迎来到深度学习核心课程！本教程将带你了解神经网络的基本原理与实践技巧。以下是主要学习模块：
1. 神经网络基础
- 感知机模型：理解单层神经网络的运作机制
- 多层结构：探索输入层、隐藏层与输出层的层级关系
- 权重与偏置：掌握参数调整对模型性能的影响
2. 激活函数解析
- Sigmoid函数：适用于二分类问题的非线性转换
- ReLU函数：提升计算效率的经典选择
- Tanh函数：与Sigmoid类似的双曲函数特性
3. 损失函数与优化
- 均方误差：回归问题的标准评估指标
- 交叉熵损失：分类任务的核心优化目标
- 梯度下降法：参数更新的经典算法
4. 实战项目推荐
深度学习学习路径推荐：
- 👉 探索深度学习进阶主题
- 📚 深度学习数学基础
本教程配套资源：
学习建议：建议从感知机开始，逐步过渡到多层网络，最后通过实战项目巩固所学知识。祝你学习顺利！ 🚀