深度学习是数据科学领域的一个重要分支，它通过模拟人脑神经网络来学习数据中的复杂模式。以下是一些深度学习的基础概念和教程资源。
基础概念
- 神经网络：深度学习的基础，由多个层组成，包括输入层、隐藏层和输出层。
- 激活函数：用于引入非线性，使神经网络能够学习更复杂的模式。
- 损失函数：用于衡量预测值与真实值之间的差异。
教程资源
入门教程
- 深度学习入门教程 - 这是一个详细介绍深度学习基础概念的教程。
实践项目
- 使用TensorFlow构建神经网络 - 学习如何使用TensorFlow构建和训练神经网络。
高级教程
- 卷积神经网络（CNN）教程 - 了解如何使用CNN处理图像数据。
图片示例
中心卷积神经网络（CNN）的结构：
希望这些资源能帮助你更好地理解深度学习！