深度学习实践指南 🤖
1. 环境搭建 🛠️
- 安装Python 3.8+环境
- 配置深度学习框架（如TensorFlow/PyTorch）
- 使用Jupyter Notebook进行代码实验 📝
- 安装必要的库：
pip install numpy pandas scikit-learn
2. 基础概念 🧠
- 神经网络结构：输入层 → 隐藏层 → 输出层
- 激活函数（ReLU/Sigmoid）的作用 📈
- 损失函数与优化器（如交叉熵损失、Adam优化器）
- 常见模型类型：CNN、RNN、Transformer
3. 实战案例 📊
- 图像分类：使用卷积神经网络处理MNIST数据集
- 自然语言处理：构建情感分析模型 💬
- 项目建议：从简单任务开始，逐步增加复杂度 🚀
- 调试技巧：可视化训练过程与模型参数