深度学习是机器学习的一个子领域，它通过模拟人脑神经网络来学习数据中的复杂模式。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：深度学习的基础是神经网络，它由相互连接的神经元组成，可以学习输入数据中的特征。
- 损失函数：损失函数用于衡量模型预测值与真实值之间的差异。
- 优化器：优化器用于调整神经网络的权重，以最小化损失函数。
实践资源
- 深度学习教程
- 这是一个全面的深度学习教程，适合初学者。
图片示例
学习路径
- 了解神经网络的基础。
- 学习损失函数和优化器。
- 通过实际项目应用深度学习。
希望这个入门教程能帮助你开始深度学习的旅程！🚀