深度学习是机器学习领域的一个重要分支，它通过模拟人脑的神经网络结构来实现数据的特征提取和学习。以下是一些关于深度学习的常见概念和资源。
基本概念
- 神经网络：由许多神经元组成的计算模型，可以学习数据的复杂模式。
- 激活函数：用于引入非线性特性，使得神经网络能够学习更复杂的函数。
- 反向传播：用于计算神经网络参数的梯度，以便进行参数优化。
资源推荐
- 深度学习教程：本站的深度学习教程，适合初学者入门。
- TensorFlow：由Google开发的开源机器学习框架，支持多种深度学习模型。
实践项目
- 手写数字识别：使用深度学习模型识别手写数字图片。
- 图像分类：对图像进行分类，如动物、植物等。