欢迎来到社区技术课程中的深度学习教程页面！在这里，我们将带你一步步了解深度学习的原理和应用。
教程大纲
- 深度学习基础
- 神经网络架构
- 训练与优化
- 实战案例
深度学习基础
深度学习是机器学习的一个子领域，它通过构建具有多层节点的神经网络来模拟人脑的神经元结构，从而实现对数据的自动特征提取和模式识别。
图片展示
神经网络架构
神经网络主要由输入层、隐藏层和输出层组成。每个层由多个神经元连接而成，通过前向传播和反向传播的方式进行数据的处理和误差的修正。
神经网络架构图
训练与优化
在训练过程中，我们需要通过调整网络参数来最小化预测值与真实值之间的误差。常用的优化算法有梯度下降、Adam等。
优化算法图
实战案例
为了帮助大家更好地理解深度学习，我们提供了一些实战案例，包括图像识别、自然语言处理等。
希望这个教程能够帮助你更好地了解深度学习。如果你有任何疑问，欢迎在社区中提问。