欢迎来到深度学习入门指南！本教程将带你了解神经网络的核心概念与实践方法。
📚 什么是深度学习？
深度学习是机器学习的一个分支，通过模拟人脑处理数据的方式，让计算机自动学习特征。其核心在于：
- 多层神经网络结构（如全连接层、卷积层、循环层）
- 大量数据训练的自动化特征提取能力
- 通过反向传播算法优化模型参数
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🧰 必备工具与框架
开始深度学习前，你需要准备：
- Python 环境（推荐3.8+）
- 深度学习框架：
- TensorFlow（新手友好）
- PyTorch（灵活研究）
- GPU加速（强烈建议）
🚀 学习路径建议
- 数学基础：线性代数、概率论、微积分
- 编程实践：从MNIST手写数字识别开始
- 经典模型：了解CNN、RNN、Transformer
- 项目实战：尝试图像分类或自然语言处理任务
📚 推荐阅读
📌 本教程配套代码可在GitHub仓库获取，包含完整实验示例
🚫 注意事项
- 避免过度拟合：使用Dropout技术
- 数据预处理：归一化、数据增强等技巧
- 模型评估：准确率、F1分数等指标的合理使用
深度学习流程图