深度学习入门指南 📚
深度学习作为机器学习的重要分支，通过多层神经网络模拟人脑处理数据的方式，广泛应用于图像识别、自然语言处理等领域。以下是关键知识点梳理：
🧠 核心概念
神经网络结构
层叠的神经元组成网络，包含输入层、隐藏层和输出层激活函数
常用函数包括ReLU、Sigmoid和TanH，决定神经元输出特性反向传播算法
通过梯度下降优化模型参数，实现误差最小化
📚 学习路径推荐
先掌握基础数学：线性代数（矩阵运算）、微积分（梯度概念）
学习Python编程：重点掌握NumPy和Pandas库
实践项目：从MNIST手写数字识别开始，逐步进阶
🌐 扩展学习资源
- 深度学习实战教程（推荐进阶学习）
- PyTorch官方文档（英文资源）
- TensorFlow入门指南（英文资源）
📌 提示：建议配合机器学习基础课程系统学习，打好数据处理基础。