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的结构和功能，让计算机具备学习和处理复杂模式的能力。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，使得神经网络能够学习更复杂的模式。
- 损失函数：衡量模型预测值与真实值之间的差异。
入门资源
- 深度学习教程：本站提供的深度学习系列教程，适合初学者。
- TensorFlow官网：TensorFlow是Google开源的深度学习框架，官网提供了丰富的教程和文档。
实践项目
以下是一些适合入门的深度学习项目：
- 图像识别：使用卷积神经网络（CNN）对图像进行分类。
- 自然语言处理：使用循环神经网络（RNN）或长短期记忆网络（LSTM）处理文本数据。
图片示例
以下是一些深度学习相关的图片：