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的结构和功能，使机器能够通过数据学习并做出决策。

基础概念

  • 神经网络：由大量相互连接的神经元组成，每个神经元负责处理一部分输入信息。
  • 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：调整模型参数以最小化损失函数的算法。

深度学习框架

以下是一些流行的深度学习框架：

  • TensorFlow：由Google开发，是一个开源的深度学习框架。
  • PyTorch：由Facebook开发，是一个流行的深度学习框架，以动态计算图著称。

实践案例

在本站教程中，您可以找到一些深度学习的实践案例。

相关资源

Neural Network