深度学习是人工智能领域的一个重要分支，它使机器能够通过数据和算法自我学习和改进。以下是一些深度学习的基础概念和教程。
基础概念
- 神经网络：模仿人脑工作原理的计算模型。
- 激活函数：用于确定神经元是否激活。
- 损失函数：衡量模型预测值与真实值之间的差异。
教程资源
实践项目
通过以下项目来实践你的深度学习技能：
- 猫狗分类：使用卷积神经网络来区分猫和狗。
- 手写数字识别：使用循环神经网络来识别手写数字。
图片示例
以下是一些深度学习相关的图片示例：
<center><img src="https://cloud-image.ullrai.com/q/neural_networks/" alt="neural_networks"/></center>
<center><img src="https://cloud-image.ullrai.com/q/activation_function/" alt="activation_function"/></center>
<center><img src="https://cloud-image.ullrai.com/q/loss_function/" alt="loss_function"/></center>
总结
深度学习是一个快速发展的领域，持续学习和实践是提高技能的关键。希望这些教程能帮助你更好地理解深度学习。