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模式和特征。以下是一些深度学习的基础概念和资源。
基础概念
- 神经网络：深度学习的基础，由多个层组成，包括输入层、隐藏层和输出层。
- 激活函数：用于引入非线性因素，使神经网络能够学习复杂模式。
- 损失函数：衡量模型预测值与真实值之间的差异，用于训练模型。
资源
- 深度学习书籍：推荐阅读《深度学习》（Goodfellow, Bengio, Courville 著）。
- 在线课程：可以参考 Coursera 上的 Deep Learning Specialization。
- 深度学习框架：TensorFlow 和 PyTorch 是目前最流行的深度学习框架。
实践案例
以下是一个简单的神经网络结构图：
graph LR
A[输入层] --> B{隐藏层}
B --> C[输出层]
神经网络结构图
扩展阅读
想要了解更多关于深度学习的知识，可以访问我们的 深度学习社区。