深度学习教程

深度学习是机器学习的一个子领域，它通过模仿人脑神经网络的工作原理，让机器能够从数据中学习并做出决策。以下是一些关于深度学习的教程和资源。

基础概念

神经网络：神经网络是深度学习的基础，它由多个相互连接的神经元组成。
激活函数：激活函数用于决定神经元是否激活。
损失函数：损失函数用于衡量模型的预测值与真实值之间的差距。

实践教程

以下是几个深度学习的实践教程：

图像识别

深度学习在图像识别领域取得了显著的成果。以下是一些相关的教程和案例：

卷积神经网络（CNN）：卷积神经网络是一种专门用于图像识别的神经网络。
案例：手写数字识别

# 以下是使用CNN进行手写数字识别的示例代码
import tensorflow as tf
from tensorflow.keras import layers

# 创建模型
model = tf.keras.Sequential([
    layers.Conv2D(32, (3, 3), activation='relu', input_shape=(28, 28, 1)),
    layers.MaxPooling2D((2, 2)),
    layers.Conv2D(64, (3, 3), activation='relu'),
    layers.MaxPooling2D((2, 2)),
    layers.Conv2D(64, (3, 3), activation='relu'),
    layers.Flatten(),
    layers.Dense(64, activation='relu'),
    layers.Dense(10, activation='softmax')
])

# 编译模型
model.compile(optimizer='adam',
              loss='sparse_categorical_crossentropy',
              metrics=['accuracy'])

# 训练模型
model.fit(x_train, y_train, epochs=5)

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