什么是深度学习？
深度学习是机器学习的一个子领域，通过模拟人脑处理数据的方式（神经网络）来实现复杂模式识别。其核心在于多层的非线性变换，使模型能够自动提取数据特征。
核心概念速览
- 神经元：网络的基本单元，通过加权输入和激活函数输出
- 激活函数（如ReLU_激活函数）：决定神经元是否被激活的关键
- 损失函数：衡量模型预测与真实值差距的指标
- 优化算法（如梯度下降_优化算法）：调整参数以最小化损失
学习路径推荐
- 先掌握线性代数与概率基础（可阅读 /blog/machine_learning_basics）
- 学习PyTorch或TensorFlow框架（推荐官方教程）
- 实践项目：从MNIST手写数字识别开始
深度学习应用图谱
扩展阅读
💡 提示：建议配合可视化工具理解网络运作原理，如使用TensorBoard观察训练过程