深度学习基础教程 📚

欢迎来到深度学习入门指南！以下是关键知识点整理：

1. 核心概念入门

• 神经网络 🧠

  模拟人脑处理信息的计算模型，包含输入层、隐藏层和输出层

• 激活函数 📈
  常见类型：ReLU（矩形线性单元）、Sigmoid、Tanh

  用于引入非线性特性

• 损失函数 ⚖️
  均方误差(MSE)、交叉熵损失(Cross-Entropy)

  衡量模型预测与真实值的差距

• 优化算法 🚀
  随机梯度下降(SGD)、Adam、RMSprop

  用于调整模型参数

2. 学习资源推荐

需要进一步了解可访问：
/ai_tutorials/overview
（包含深度学习发展史、应用场景全景图等扩展内容）

3. 实践建议

• 从经典数据集（如MNIST、CIFAR-10）开始训练
• 使用PyTorch或TensorFlow框架
• 参与Kaggle竞赛提升实战能力

📌 提示：学习过程中遇到具体问题，可随时查阅 /ai_tutorials/faq 获取解决方案