入门准备 🛠️

  1. 环境搭建

    • 安装Python 3.8+
    • 选择框架：TensorFlow 或 PyTorch
    • 配置GPU加速（如需）

  2. 学习资源推荐

    • 书籍：《深度学习》（花书）🔗
    • 视频：B站《深度学习实战》系列
    • 工具：Jupyter Notebook / Colab

核心概念 💡

  • 神经网络

    神经网络结构

    通过多层非线性变换提取数据特征

  • 损失函数

    • 均方误差（MSE）
    • 交叉熵损失（Cross-Entropy）
      损失函数示意图

  • 优化器

    • SGD（随机梯度下降）
    • Adam（自适应矩估计）
    • RMSProp
      优化算法对比

实践框架 📦

  • TensorFlow

    TensorFlow架构

    适合工业级模型部署，了解更多

  • PyTorch

    PyTorch动态计算

    适合研究场景，实战案例

项目实践 🎯

  1. 图像分类

    CNN示例

    使用卷积神经网络（CNN）实现MNIST手写体识别

  2. 自然语言处理

    RNN结构

    构建情感分析模型，参考教程

  3. 生成对抗网络

    GAN流程

    实现图像生成任务，进阶指南

扩展阅读 📚

通过持续实践，您将掌握构建和优化深度学习模型的核心能力！