深度学习入门指南 🧠

什么是深度学习？

深度学习是机器学习的一个分支，通过模拟人脑处理数据的方式，让计算机自动学习特征并做出决策。其核心是人工神经网络（Artificial Neural Network, ANN），常用于图像识别、自然语言处理等领域。

学习路径推荐

1. 基础概念

   • 神经元与激活函数（如ReLU）
   • 损失函数与优化算法（如梯度下降）
   • 反向传播原理 🔄

2. 实践工具

   • 使用 Python 编程语言
   • 安装 TensorFlow 或 PyTorch 框架
   • 本地开发环境配置 🐍

3. 经典案例

   • 手写数字识别（MNIST数据集）
   • 图像分类（如CIFAR-10）
   • 语言模型训练（如BERT）

扩展阅读

如需深入了解神经网络原理，可访问 深度学习基础理论 页面。

小贴士

✅ 学习建议：从简单的全连接网络开始，逐步尝试卷积网络（CNN）和循环网络（RNN）。
⚠️ 注意事项：确保数据集质量，避免过拟合问题。

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