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数据中的模式和特征。以下是一些关于深度学习的教程和资源。

教程列表

• TensorFlow 快速入门
• PyTorch 入门教程
• 神经网络基础

深度学习工具

• TensorFlow: 一个由 Google 开发的开源机器学习框架，适用于各种深度学习任务。
• PyTorch: 一个由 Facebook 开发的开源机器学习库，以其动态计算图而闻名。

实例

以下是一个简单的神经网络结构示例：

import tensorflow as tf

model = tf.keras.Sequential([
    tf.keras.layers.Dense(64, activation='relu', input_shape=(32,)),
    tf.keras.layers.Dense(10)
])

model.compile(optimizer='adam',
              loss=tf.keras.losses.SparseCategoricalCrossentropy(from_logits=True),
              metrics=['accuracy'])

# 模型训练
# model.fit(x_train, y_train, epochs=5)

神经网络示例

希望这些资源能帮助你更好地理解深度学习！