深度学习是人工智能领域的一个重要分支，它让计算机能够通过学习数据来识别模式、进行预测和决策。以下是一些深度学习的基础知识和学习资源。
基础概念
- 神经网络：深度学习的基础，由多个神经元组成的层次结构。
- 激活函数：用于引入非线性，使神经网络能够学习复杂模式。
- 损失函数：衡量模型预测值与真实值之间差异的函数。
学习资源
以下是一些推荐的深度学习学习资源：
实践项目
为了更好地理解和掌握深度学习，以下是一些实践项目推荐：
- 手写数字识别：使用卷积神经网络识别手写数字。
- 图像分类：使用深度学习模型对图像进行分类。
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神经网络结构