欢迎来到深度学习基础教程 🧠
深度学习作为人工智能的核心技术，近年来在图像识别、自然语言处理等领域取得了突破性进展。本教程将带你了解其基本原理和应用。
什么是深度学习？ 📚
深度学习是一种通过多层神经网络模拟人脑处理数据的机器学习方法，能够自动提取数据的层次化特征。其核心在于利用深度（多层）结构进行端到端的学习。
核心概念 🔍
- 神经网络结构：包含输入层、隐藏层和输出层，如CNN、RNN等
- 激活函数：Sigmoid、ReLU等非线性函数决定神经元输出
- 损失函数与优化：MSE、Cross-Entropy等用于衡量模型误差
- 反向传播算法 🔁：通过梯度下降更新网络参数
应用领域 🌍
- 图像识别（例如：人脸识别、物体检测）
- 自然语言处理（如：机器翻译、情感分析）
- 语音识别 🎵
- 推荐系统 📈
学习资源 📚
- 深度学习进阶教程（本站链接）
- 推荐书籍：《深度学习》（花书）
- 在线课程：Andrew Ng的深度学习专项课程