深度学习是机器学习的一个重要分支，它通过模拟人脑神经网络来处理和解释数据。以下是一些深度学习入门的基础知识和资源。
基础概念
- 神经网络：深度学习的基础，由多个层（输入层、隐藏层、输出层）组成。
- 激活函数：用于引入非线性，使神经网络能够学习复杂模式。
- 损失函数：衡量预测值与真实值之间的差异。
入门资源
- 深度学习教程
- 一个全面的深度学习教程，适合初学者。
实践项目
尝试以下项目来加深对深度学习的理解：
- 图像识别：使用卷积神经网络识别图像中的对象。
- 自然语言处理：使用循环神经网络或Transformer模型处理文本数据。
学习资源
- TensorFlow官方文档
- TensorFlow是一个流行的深度学习框架，提供了丰富的教程和示例。
- PyTorch官方文档
- PyTorch是另一个流行的深度学习框架，以其动态计算图而闻名。
神经网络结构
希望这些资源能够帮助你开始深度学习之旅！