深度学习基础

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结构和功能，使机器能够从数据中学习并作出决策。以下是深度学习的一些基本概念和资源。

深度学习关键概念

• 神经网络：由许多相互连接的神经元组成的计算模型。
• 层数：神经网络中的层次结构，通常包括输入层、隐藏层和输出层。
• 激活函数：用于引入非线性因素的函数，如ReLU、Sigmoid和Tanh。
• 损失函数：衡量预测值与真实值之间差异的函数，如均方误差（MSE）和交叉熵损失。

学习资源

• 深度学习教程 - 适合初学者的深度学习教程。
• 深度学习论文 - 深度学习领域的经典论文和最新研究。

图像示例

神经网络结构

深度学习应用

希望这些资源能帮助你更好地理解深度学习！