什么是深度学习？

深度学习是机器学习的一个分支，通过模拟人脑处理数据的方式，让计算机自动学习特征。其核心在于使用多层的神经网络结构（如图所示）来提取数据的抽象表示。

神经网络结构

核心概念速览

  • 神经元：深度学习的基本单元，接收输入信号并输出结果
  • 激活函数（如ReLU、Sigmoid）：决定神经元是否被激活的关键
  • 反向传播：通过梯度下降优化模型参数的算法
  • 损失函数：衡量模型预测与真实值差距的指标

实践指南

  1. 安装环境：推荐使用 Python环境搭建教程
  2. 编写第一个网络： 
    import tensorflow as tf
model = tf.keras.Sequential([
    tf.keras.layers.Dense(10, activation='relu'),
    tf.keras.layers.Dense(1)
])
  3. 训练模型：使用MNIST数据集进行手写数字识别

扩展学习

深度学习应用