深度学习是机器学习的一个子领域，它模仿人脑的神经网络结构，用于处理复杂的模式识别和数据分析任务。以下是一些基础概念和资源，帮助你开始学习深度学习。
基础概念
- 神经网络：深度学习的基础是神经网络，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，使得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实际值之间的差异，是优化过程中的关键指标。
学习资源
- 在线课程：深度学习专项课程 是由 Andrew Ng 教授在 Coursera 上提供的，适合初学者。
- 书籍推荐：《深度学习》（Goodfellow, Bengio, Courville 著） 是深度学习领域的经典教材。
实践项目
- MNIST 数据集：MNIST 是一个手写数字数据集，常用于入门级深度学习项目。
- Keras 库：Keras 是一个高级神经网络API，可以让你快速搭建和训练模型。
神经网络结构
希望这些资源能帮助你更好地理解深度学习。如果你有更多问题，欢迎在 社区论坛 中提问。
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