深度学习是机器学习的一个子领域，它通过模拟人脑的神经网络结构，使计算机能够从数据中自动学习和提取特征。以下是一些深度学习的入门教程和资源。

教程列表

深度学习基础

深度学习的基础知识包括：

  • 神经元和层：了解神经网络的基本组成。
  • 激活函数：学习如何使用激活函数来引入非线性。
  • 损失函数：理解损失函数在训练中的作用。

深度学习神经元

神经网络原理

神经网络原理包括：

  • 前向传播和反向传播：了解数据如何在网络中流动。
  • 权重和偏置：学习如何调整网络参数以优化性能。
  • 优化算法：掌握如何选择合适的优化算法来训练模型。

神经网络结构

TensorFlow 快速入门

TensorFlow 是一个开源的机器学习框架，用于构建和训练深度学习模型。

TensorFlow 图标

PyTorch 入门

PyTorch 是一个流行的深度学习框架，以其动态计算图而闻名。

PyTorch 图标