深度学习是机器学习的一个重要分支，它让计算机通过模拟人脑的神经网络结构来学习数据，从而实现图像识别、自然语言处理等多种智能应用。
深度学习基础
神经网络结构
深度学习模型通常由多层神经网络组成，包括输入层、隐藏层和输出层。每一层都包含多个神经元，通过前向传播和反向传播算法进行训练。
激活函数
激活函数用于引入非线性特性，常见的激活函数有Sigmoid、ReLU、Tanh等。
损失函数
损失函数用于衡量模型预测值与真实值之间的差异，常见的损失函数有均方误差（MSE）、交叉熵等。
实践教程
以下是一些深度学习实践教程，帮助你更好地理解和应用深度学习：
图片展示
下面是一张深度学习神经网络的图片，帮助你更好地理解其结构。