深度学习是机器学习的一个重要分支，它通过模拟人脑神经网络的结构和功能，使得机器能够通过大量数据学习并做出智能决策。
深度学习基础
- 神经网络基础：了解神经网络的基本结构，如输入层、隐藏层和输出层。
- 激活函数：学习常用的激活函数，如Sigmoid、ReLU等。
- 损失函数：了解损失函数在模型训练中的作用，如均方误差（MSE）和交叉熵（Cross-Entropy）。
实践教程
以下是一些深度学习的实践教程，可以帮助你更好地理解和应用深度学习：
图片展示
神经网络结构图
深度学习应用场景
总结
深度学习是一个充满活力的研究领域，它正在改变着各个行业。通过学习深度学习，你可以为未来的职业发展打下坚实的基础。