深度学习教程

深度学习是机器学习的一个子领域，它通过模拟人脑神经网络来学习和提取数据中的特征。以下是深度学习的一些基本概念和资源。

基本概念

• 神经网络：深度学习的基础，模仿人脑神经元的工作方式。
• 损失函数：衡量模型预测值与真实值之间差异的函数。
• 优化器：用于调整模型参数，以最小化损失函数。
• 数据集：用于训练和测试模型的样本集合。

资源

以下是一些深度学习的在线资源和教程：

• 深度学习专项课程 - 吴恩达 - 吴恩达的深度学习专项课程，适合初学者。
• TensorFlow 官方教程 - TensorFlow 提供的官方教程，涵盖了从入门到高级的内容。
• PyTorch 官方教程 - PyTorch 提供的官方教程，同样适合不同水平的读者。

图片展示

神经网络结构

扩展阅读

想要深入了解深度学习，可以阅读以下书籍：

• 《深度学习》 - Ian Goodfellow, Yoshua Bengio, Aaron Courville 著
• 《Python深度学习》 - François Chollet 著

希望这些内容能帮助您更好地理解深度学习。