深度学习是人工智能领域的一个重要分支，它让计算机能够通过学习大量数据来模拟人类的学习和认知过程。以下是一些关于深度学习入门的基础内容。

基础概念

  • 神经网络：深度学习的基础是神经网络，它由多个层组成，包括输入层、隐藏层和输出层。
  • 损失函数：损失函数用于衡量模型的预测值与真实值之间的差距。
  • 优化器：优化器用于调整神经网络的权重，以最小化损失函数。

实践案例

以下是一个简单的深度学习案例：

  • 问题：使用深度学习识别手写数字。
  • 数据集：MNIST手写数字数据集。
  • 模型：卷积神经网络（CNN）。

学习资源

想要了解更多关于深度学习的内容，可以参考以下资源：

神经网络

希望这份入门介绍能帮助你更好地了解深度学习。🎓