深度学习基础 🧠

深度学习是机器学习的一个子领域，通过模拟人脑处理数据的方式，实现对复杂模式的识别与学习。以下是核心内容概览：

1. 核心概念 📘

• 神经网络：由多层节点组成的模型，通过权重调整实现数据映射
• 训练过程：使用反向传播算法优化参数，最小化损失函数
• 激活函数：如ReLU、Sigmoid，决定神经元输出特性
• 数据需求：需大量标注数据，常用MNIST/CIFAR-10等数据集

2. 开发流程 ⚙️

1. 数据预处理 📊
2. 模型构建 🏗️
3. 损失计算 📏
4. 参数优化 ⚡
5. 模型评估 🧪

3. 学习资源推荐 📚

• 深度学习进阶教程：探索CNN/RNN等复杂模型
• 机器学习入门指南：了解监督/非监督学习区别
• 实战案例库：包含图像分类、自然语言处理等项目

4. 工具生态 🛠️

框架	特点
TensorFlow	高度灵活的数值计算库
PyTorch	动态计算图，适合研究场景
Keras	高层API，简化模型搭建

*图示：深度学习在计算机视觉、语音识别等领域的应用*