什么是深度学习？

深度学习是机器学习的一个子领域，通过多层神经网络模拟人脑处理数据的方式。它在图像识别、自然语言处理等领域表现卓越！

深度学习基础

核心概念

  • 神经网络：由输入层、隐藏层和输出层构成，每一层通过激活函数进行非线性变换
  • 反向传播：通过计算损失函数梯度来调整网络参数的核心算法
  • 激活函数：如ReLU、Sigmoid等，决定神经元的输出特性
神经网络结构

常用模型类型

模型 应用场景
CNN 图像识别、目标检测
RNN 语音识别、文本生成
GAN 图像生成、风格迁移
Transformer 自然语言处理、机器翻译
卷积神经网络

实战案例推荐

  1. 手写数字识别：使用MNIST数据集训练CNN模型
  2. 情感分析：基于BERT的文本分类实践
  3. 图像生成：通过DCGAN创建艺术作品
  4. 视频预测：利用LSTM进行时序建模
图像识别应用

学习资源

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