什么是深度学习？
深度学习是机器学习的一个子领域，通过模拟人脑处理数据的方式，利用神经网络（neural_network）进行特征学习和模式识别。其核心在于多层非线性变换，能够自动提取数据的抽象特征。
快速入门指南
1. 基础概念
- 神经元：神经网络的基本单元，通过加权输入和激活函数模拟生物神经元
- 层结构：包括输入层、隐藏层和输出层，隐藏层数量决定网络深度
- 训练过程：通过反向传播算法（backpropagation）优化参数，最小化损失函数
2. 常用框架
| 框架 | 特点 | 示例链接 |
|---|---|---|
| TensorFlow | 高度灵活，适合生产环境 | /community/tutorials/tensorflow-quickstart |
| PyTorch | 动态计算图，适合研究开发 | /community/tutorials/pytorch-tutorial |
实践建议
- 从简单模型开始（如MNIST手写数字识别）
- 使用GPU加速训练过程（如
CUDA支持） - 参考开源项目学习代码实现