深度学习入门指南 🧠

深度学习作为人工智能的核心技术，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。以下是关键知识点梳理：

1. 基础概念

• 神经网络：模仿人脑结构的计算模型（🧠）
• 激活函数：如ReLU、Sigmoid等，决定神经元输出（📈）
• 反向传播：通过梯度下降优化模型参数（🔧）

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2. 典型应用

• 🖼️ 计算机视觉：目标检测、图像生成
• 📜 自然语言处理：文本分类、机器翻译
• 🎧 语音识别：语音转文字、情感分析

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3. 学习路径

1. 先掌握线性代数与概率论基础
2. 学习Python编程语言（推荐使用PyTorch/TensorFlow）
3. 从经典模型开始实践：
   • CNN（卷积神经网络）
   • RNN（循环神经网络）
   • Transformer

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neural network

4. 学习资源

• 📘 深度学习圣经（书籍封面）
• 🎓 Coursera深度学习课程
• 🧪 Kaggle实战案例库

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