深度学习简介

深度学习是机器学习的一个子集，它通过模仿人脑中的神经网络结构，使计算机能够从大量数据中自动学习和提取特征。以下是关于深度学习的一些基本概念和资源。

基本概念

• 神经网络：深度学习的基础是神经网络，它由多个层组成，每层都有多个神经元。
• 损失函数：用于衡量预测值与真实值之间的差异，常见的损失函数有均方误差、交叉熵等。
• 优化器：用于调整神经网络的权重，常见的优化器有梯度下降、Adam等。

资源推荐

以下是一些深度学习领域的经典书籍和在线资源：

• 书籍：

  • 《深度学习》（Goodfellow, Bengio, Courville）
  • 《神经网络与深度学习》（邱锡鹏）

• 在线资源：

  • Coursera 深度学习专项课程
  • deeplearning.ai

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神经网络结构

希望这些信息能帮助您更好地了解深度学习。如果您想了解更多，可以访问我们的 深度学习教程 页面。