深度学习是机器学习的一个子领域，它通过模拟人脑中的神经网络来学习数据中的复杂模式。以下是关于深度学习的一些基础概念和资源。
基础概念
- 神经网络：深度学习的基础是神经网络，它由多个层组成，包括输入层、隐藏层和输出层。
- 激活函数：激活函数用于引入非线性，使得模型能够学习更复杂的模式。
- 反向传播：反向传播是训练神经网络的关键算法，它通过计算损失函数的梯度来更新网络的权重。
实用资源
以下是一些本站提供的深度学习资源，可以帮助你进一步了解和学习：
图片展示
神经网络结构图
通过这张图，你可以更直观地理解神经网络的组成和结构。
总结
深度学习是一个快速发展的领域，掌握其基础概念对于理解现代机器学习至关重要。希望以上内容能够帮助你入门深度学习。