深度学习基础入门 🧠

深度学习作为人工智能的核心领域，其基础概念是理解和实践的起点。以下是关键知识点概览：

1. 神经网络结构

• 层级构建：输入层 → 隐藏层 → 输出层
• 权重与偏置：连接节点的核心参数
• 激活函数：如ReLU、Sigmoid、Tanh等

2. 核心算法

• 损失函数（Loss Function）
• 梯度下降（Gradient Descent）
• 反向传播（Backpropagation）

3. 实践工具

• 框架选择：PyTorch / TensorFlow
• 数据处理：NumPy、Pandas
• 可视化：Matplotlib、TensorBoard

4. 学习路径建议

• 入门推荐：深度学习概述
• 进阶内容：深度学习进阶
• 经典案例：MNIST手写识别

📌 提示：理解基础后，可尝试用Python实现简单网络进行实践，加深对概念的掌握。