深度学习是机器学习的一个重要分支，它模仿人脑的神经网络结构，通过算法让机器能够自动学习数据中的模式。以下是深度学习的一些基本概念和教程。
深度学习基本概念
- 神经网络：神经网络是深度学习的基础，它由许多相互连接的神经元组成，每个神经元都负责处理一部分数据。
- 损失函数：损失函数用于衡量模型预测值与真实值之间的差距，是训练模型的重要指标。
- 优化器：优化器用于调整模型参数，使模型在训练过程中不断逼近真实值。
深度学习教程
以下是一些深度学习的基础教程，可以帮助您更好地理解深度学习：
实践项目
为了更好地掌握深度学习，以下是一个简单的实践项目：
- 项目名称：手写数字识别
- 项目描述：使用深度学习算法，实现对手写数字的识别。
- 项目链接：手写数字识别项目
神经网络结构