深度学习作为人工智能的核心技术之一，近年来在图像识别、自然语言处理等领域取得了突破性进展。以下是入门指南与学习路径推荐：
📘 1. 基础概念
- 神经网络：模拟人脑结构的计算模型，通过多层非线性变换提取数据特征
- 激活函数：如ReLU、Sigmoid，决定神经元的输出方式
- 反向传播：通过梯度下降优化模型参数的关键算法
📚 2. 学习资源
- 理论书籍：《深度学习》（花书） by Ian Goodfellow
- 在线课程：深度学习入门（本站链接）
- 工具框架：TensorFlow / PyTorch 入门教程
🧪 3. 实践项目
- 图像分类：使用CNN实现手写数字识别
- 语言模型：构建简单的RNN文本生成器
- 推荐系统：基于深度学习的协同过滤算法
- 项目代码示例：点击查看完整代码
⚠️ 4. 注意事项
- 数据预处理：清洗与标准化是模型训练的前提
- 过拟合防治：使用Dropout、正则化等技术
- 硬件要求：推荐使用GPU加速训练过程
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