深度学习是机器学习的一个子领域，它通过模仿人脑的神经网络结构来学习数据的特征。以下是一些基础的深度学习概念和教程。
1. 基础概念
- 神经网络：神经网络是深度学习的基础，它由多个层组成，包括输入层、隐藏层和输出层。
- 激活函数：激活函数用于引入非线性，使神经网络能够学习复杂的模式。
- 损失函数：损失函数用于衡量预测值与真实值之间的差异。
2. 工具与库
- TensorFlow：TensorFlow 是一个开源的深度学习框架，由 Google 开发。
- PyTorch：PyTorch 是另一个流行的深度学习框架，它提供了动态计算图。
3. 实践教程
以下是一些深度学习的实践教程：
4. 图片示例
希望这些内容能够帮助您更好地理解深度学习。如果您有任何疑问，欢迎在评论区留言。