深度学习基础教程 🧠🎉

欢迎来到深度学习入门指南！通过本教程，您将了解神经网络、训练过程及实际应用。以下是核心内容概览：

1. 神经网络原理 📚

• 基本结构：输入层 → 隐藏层 → 输出层
• 激活函数：ReLU、Sigmoid、Tanh 的选择与作用
• 损失函数：均方误差（MSE）、交叉熵（Cross-Entropy）等
• 反向传播：通过梯度下降优化参数

2. 实战步骤 🔧

1. 安装环境：pip install tensorflow 或 conda create -n dl_env
2. 数据预处理：使用 pandas 加载数据，sklearn 标准化
3. 构建模型：

   model = Sequential([
       Dense(64, activation='relu', input_shape=(input_dim,)),
       Dense(10, activation='softmax')
   ])
   

4. 训练模型：

   model.compile(optimizer='adam', loss='sparse_categorical_crossentropy')
   model.fit(X_train, y_train, epochs=10)
   

3. 应用案例 🌍

• 图像识别：点击查看CNN实战教程
• 自然语言处理：情感分析、机器翻译
• 生成对抗网络（GAN）：图像生成与风格迁移

4. 进阶学习 🔑

• 推荐学习路径：深度学习进阶指南
• 常见问题解答：深度学习FAQ

保持探索热情，深度学习世界充满无限可能！🚀