深度学习研究概览

深度学习作为人工智能的核心领域，其研究内容涵盖理论探索与应用实践。以下是关键方向与资源：

🧠 核心研究领域

• 神经网络架构
  包括CNN（卷积网络）、RNN（循环网络）、Transformer等，点击了解不同架构的特性

  

• 模型训练技术
  支持分布式训练、迁移学习、自监督学习等方法，查看优化策略指南

  

• 自然语言处理
  涉及BERT、GPT等预训练模型，深入阅读NLP研究进展

  

📚 推荐学习路径

1. 入门基础：深度学习原理入门
2. 进阶实践：PyTorch实战教程
3. 研究前沿：最新论文解读

🔍 研究工具生态

• TensorFlow：官方文档
• PyTorch：社区教程
• JAX：高性能计算指南