什么是深度学习？
深度学习是机器学习的一个子领域，通过模拟人脑处理数据的方式，利用神经网络（Neural Network）实现复杂模式识别。其核心在于多层非线性变换，能够自动提取数据特征，广泛应用于图像识别、自然语言处理等领域。
核心概念解析
- 神经网络结构：由输入层、隐藏层和输出层组成，每一层包含多个神经元（如图：神经网络_结构）
- 卷积网络（CNN）：通过卷积核提取局部特征，适用于图像处理任务（如图：卷积网络_示意图）
- 循环网络（RNN）：处理序列数据，常用于自然语言理解和时间序列预测（如图：循环网络_结构）
实践指南
- 入门教程：PyTorch深度学习速成班（附代码示例）
- 进阶课程：TensorFlow实战：图像分类
- 案例研究：用深度学习做手写数字识别（含数据集下载链接）
扩展阅读
学习资源
| 工具 | 适用场景 | 教程链接 |
|---|---|---|
| PyTorch | 研究与快速原型开发 | PyTorch深度学习速成班 |
| TensorFlow | 工业级应用 | TensorFlow实战：图像分类 |
| Keras | 简易API | Keras实战项目 |