深度学习基础教程 🧠

什么是深度学习？

深度学习是机器学习的一个子领域，通过模拟人脑处理数据的方式，利用多层神经网络（Multi-Layer Neural Networks）实现复杂模式识别。其核心在于通过非线性变换提取数据特征，适用于图像识别、自然语言处理等场景。

神经网络结构

• 输入层：接收原始数据（如像素值）
• 隐藏层：通过权重和偏置进行特征提取（使用 神经网络结构 图解更清晰）
• 输出层：生成最终预测结果

核心概念

1. 激活函数（如 📈ReLU、sigmoid）
   • 用于引入非线性特性
   • 示例：激活函数图解
2. 损失函数（如 🔢MSE、CrossEntropy）
   • 衡量模型预测与真实值的差距
   • 常见类型：损失函数详解
3. 反向传播（🔄Backpropagation）
   • 通过梯度下降优化参数
   • 过程演示：反向传播动画

常用框架

• PyTorch：动态计算图，适合研究
• TensorFlow：静态图，适合生产环境

扩展学习

如需深入理解训练细节，可参考：深度学习进阶教程 或 神经网络优化技巧。