欢迎来到我们的 Python 深度学习基础教程页面。在这里,我们将带你从零开始,逐步学习深度学习的核心概念和技术。

教程大纲

安装 Python 和相关库

首先,你需要安装 Python 和一些必要的库,如 NumPy、Pandas 和 TensorFlow 或 PyTorch。

pip install python numpy pandas tensorflow
# 或者
pip install python numpy pandas pytorch

数据预处理

在开始训练模型之前,我们需要对数据进行预处理。这通常包括清洗数据、归一化、分割数据集等。

  • 数据清洗:删除或填充缺失值,处理异常值。
  • 归一化:将数据缩放到一个特定的范围,例如 0 到 1。
  • 数据分割:将数据集分为训练集、验证集和测试集。

神经网络基础

神经网络是深度学习的基础。以下是一些基本概念:

  • 神经元:神经网络的基本单元。
  • :由多个神经元组成的集合。
  • 激活函数:用于引入非线性。
  • 损失函数:用于评估模型性能。

训练和评估模型

训练模型是深度学习的关键步骤。以下是一些关键步骤:

  • 选择模型架构:例如,全连接层、卷积层、循环层等。
  • 编译模型:指定损失函数、优化器和评估指标。
  • 训练模型:使用训练数据训练模型。
  • 评估模型:使用验证数据评估模型性能。

扩展阅读

如果你想要更深入地了解深度学习,以下是一些推荐的资源:

深度学习神经网络