深度学习教程

深度学习是机器学习的一个重要分支，它通过模拟人脑的神经网络结构来处理和学习数据。以下是一些深度学习的基础教程，帮助您入门和深入学习。

基础概念

1. 神经网络：神经网络是由大量的神经元连接而成的网络，它可以学习输入数据之间的复杂关系。
2. 激活函数：激活函数是神经网络中用于引入非线性因素的函数，常见的有Sigmoid、ReLU等。
3. 损失函数：损失函数用于衡量预测值与真实值之间的差距，常见的有均方误差、交叉熵等。

入门教程

• 《深度学习入门》
• 《神经网络基础》

实践项目

如果您已经掌握了基础概念，可以尝试以下项目来加深理解：

• 手写数字识别
• 图像分类

图片示例

神经网络结构

激活函数