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
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
激活函数类型
- Sigmoid、ReLU、Tanh等常见函数
- 函数对网络性能的影响
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
学习资源推荐
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！🚀