深度学习作为人工智能的核心技术，近年来在图像识别、自然语言处理等领域取得了突破性进展。以下是关键知识点整理：

基础概念 📚

  • 神经网络：模拟人脑结构的计算模型，由输入层、隐藏层和输出层组成

    神经网络

  • 激活函数：如ReLU、Sigmoid、Tanh，决定神经元输出特性

    激活函数

  • 反向传播：通过梯度下降优化模型参数的核心算法

    反向传播

常用框架 🧰

框架 特点 官方文档
TensorFlow 支持分布式训练，生产级部署首选 TensorFlow指南
PyTorch 动态计算图，研究开发更灵活 PyTorch教程
Keras 高级API，简化模型构建流程 Keras文档

实践建议 💡

  1. 从MNIST手写数字识别项目开始入门
  2. 使用GPU加速训练（推荐NVIDIA CUDA环境）
  3. 参考深度学习优化技巧提升模型性能
  4. 定期参与AI竞赛积累实战经验

📌 提示：深度学习需要大量数据和算力支持，建议结合云服务教程进行实践