深度学习是机器学习的一个子领域，它通过模拟人脑神经网络来学习数据中的复杂模式。以下是一些深度学习的基础教程和资源。
基础概念
- 神经网络：深度学习的基础是神经网络，它由多个层组成，包括输入层、隐藏层和输出层。
- 激活函数：激活函数用于引入非线性，使得神经网络能够学习复杂的数据模式。
- 损失函数：损失函数用于衡量模型预测值与真实值之间的差异。
教程资源
- 深度学习教程
- 这是一份全面的深度学习教程，从基础概念到实际应用都有涉及。
实践案例
- 使用TensorFlow构建神经网络
- 学习如何使用TensorFlow构建和训练神经网络。
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希望这些资源能够帮助您更好地理解深度学习。