深度学习教程

深度学习是机器学习领域的一个重要分支，它通过模拟人脑神经网络来学习数据中的模式和特征。以下是一些关于深度学习的入门教程和资源。

教程列表

• 深度学习基础
• 神经网络架构
• TensorFlow 入门
• PyTorch 快速开始

深度学习基础

深度学习的基础包括了解神经网络的基本概念，如神经元、激活函数、损失函数等。

• 神经网络简介

神经网络架构

不同的神经网络架构适用于不同的任务。以下是一些常见的神经网络架构：

• 卷积神经网络 (CNN)：适用于图像识别和处理。
  • CNN 简介
• 循环神经网络 (RNN)：适用于序列数据处理，如自然语言处理。
  • RNN 简介
• 生成对抗网络 (GAN)：用于生成数据，如图像和文本。
  • GAN 简介

TensorFlow 入门

TensorFlow 是一个开源的机器学习框架，由 Google 开发。以下是一些 TensorFlow 的入门教程：

• TensorFlow 安装与配置
• TensorFlow 基础操作

PyTorch 快速开始

PyTorch 是另一个流行的深度学习框架，以其动态计算图而闻名。以下是一些 PyTorch 的快速开始教程：

• PyTorch 安装与配置
• PyTorch 基础操作

深度学习神经网络