深度学习是人工智能领域的一个重要分支，它让机器能够通过学习数据来自动进行模式识别和决策。以下是一些深度学习的基础概念和资源：

基础概念

  • 神经网络：深度学习的基础，由多个层组成，包括输入层、隐藏层和输出层。
  • 激活函数：用于引入非线性因素，使得神经网络能够学习更复杂的模式。
  • 反向传播：用于计算神经网络参数的梯度，从而优化网络性能。

资源推荐

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  • 深度学习网络结构
  • 激活函数示意图
  • 反向传播算法流程图

希望这些内容能帮助您更好地了解深度学习。