欢迎来到「深度学习基础」专题!🎉 这里我们将从零开始探索人工智能领域的重要分支——深度学习。通过本课程,你将了解神经网络的基本原理、常用算法以及实践技巧。

核心内容概览

  1. 神经网络结构

    • 层叠的神经元组成网络
    • 输入层、隐藏层、输出层的分工
    神经网络_结构
  2. 激活函数类型

    • Sigmoid、ReLU、Tanh等常见函数
    • 函数对网络性能的影响
    激活函数_类型
  3. 损失函数与优化算法

    • 均方误差、交叉熵等损失函数
    • 梯度下降、Adam等优化方法
    优化算法_原理

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学习建议

✅ 建议从简单感知机开始实践
✅ 推荐使用Jupyter Notebook进行代码实验
✅ 多关注机器学习社区的最新动态

通过持续学习和实践,你将逐步掌握构建和训练深度学习模型的能力!🚀