欢迎来到深度学习的入门指南！这里是人工智能领域最核心的技术之一，适合初学者探索神经网络的奥秘。
什么是深度学习？
深度学习是机器学习的一个分支，通过模拟人脑处理数据的方式，让计算机自动学习特征。其核心在于多层神经网络（Multi-Layer Neural Networks）的结构，能够处理复杂模式识别任务。
核心概念速览
- 神经元：深度学习的基本单元，接收输入信号并产生输出
- 激活函数（如ReLU、Sigmoid）：决定神经元是否被激活的关键
- 损失函数：衡量模型预测与真实值差距的指标
- 反向传播：通过梯度下降优化网络参数的算法
快速上手建议 🚀
- 先掌握线性代数与概率基础
- 选择一个框架入门（如TensorFlow或PyTorch）
- 从简单的MNIST手写数字识别项目开始实践
推荐学习路径 📚
拓展阅读 🔍
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