深度学习是人工智能领域的一个重要分支，它使得机器能够从大量数据中自动学习和提取特征。本教程将介绍深度学习的基础知识。
深度学习简介
深度学习是一种模拟人脑神经网络结构的学习方法，通过调整网络中的权重来学习数据的特征。
常用深度学习框架
以下是一些常用的深度学习框架：
- TensorFlow
- PyTorch
- Keras
你可以通过访问深度学习框架教程来了解更多信息。
深度学习模型
深度学习模型主要有以下几种：
- 线性模型
- 卷积神经网络（CNN）
- 循环神经网络（RNN）
- 生成对抗网络（GAN）
更多模型介绍，请参考深度学习模型教程。
实践项目
为了更好地理解深度学习，你可以尝试以下实践项目：
- 使用TensorFlow构建一个简单的神经网络进行图像分类。
- 使用PyTorch实现一个循环神经网络进行序列预测。
更多实践项目，请参考深度学习实践教程。
图片展示
下面是一个深度学习模型的示例：
希望这个教程能帮助你入门深度学习！