什么是深度学习？
深度学习是机器学习的一个分支，通过模拟人脑神经网络的结构来处理复杂模式。其核心在于多层神经元的堆叠，能够自动提取数据特征。
实验核心概念
- 神经网络架构：包含输入层、隐藏层和输出层，例如：
- 激活函数：如ReLU、Sigmoid、Softmax，决定神经元输出特性
- 反向传播算法：通过误差调整权重参数的关键机制
- 卷积层：处理图像数据时提取空间特征
- 循环层：处理序列数据（如文本、时间序列）
实验工具推荐
| 工具 | 用途 | 官方文档 |
|---|---|---|
| TensorFlow | 灵活的深度学习框架 | 🔗 TensorFlow中文文档 |
| PyTorch | 动态计算图支持快速实验 | 🔗 PyTorch教程 |
| Keras | 高层API简化模型构建 | 🔗 Keras指南 |
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