欢迎来到深度学习教程板块！这里将为您提供一系列深入浅出的深度学习相关知识。以下是一些基础教程和资源，希望对您有所帮助。
教程列表
深度学习基础
深度学习是机器学习的一个子领域，它通过模拟人脑的神经网络结构来进行学习。以下是一些基础知识：
- 神经元模型：神经网络基础
- 激活函数：ReLU、Sigmoid、Tanh等
- 损失函数：均方误差、交叉熵等
神经网络架构
不同的神经网络架构适用于不同的任务。以下是一些常见的架构：
- 卷积神经网络（CNN）：用于图像识别和处理
- 循环神经网络（RNN）：用于序列数据处理
- 生成对抗网络（GAN）：用于生成数据
优化算法
优化算法是深度学习中至关重要的一环，以下是一些常用的优化算法：
- 随机梯度下降（SGD）
- Adam优化器
- RMSprop
应用案例
深度学习在各个领域都有广泛的应用，以下是一些案例：
- 图像识别
- 自然语言处理
- 自动驾驶
神经网络结构图