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的结构和功能，使计算机能够从数据中学习并做出决策。
入门指南
以下是一些深度学习的基础概念：
- 神经网络：深度学习的基础，它由许多层神经元组成，用于处理和传递数据。
- 损失函数：用于衡量模型预测值与真实值之间的差异。
- 优化器：用于调整模型参数，以最小化损失函数。
实践示例
以下是一个简单的神经网络结构：
- 输入层：接收输入数据。
- 隐藏层：对输入数据进行处理。
- 输出层：生成预测结果。
神经网络结构
学习资源
想要深入了解深度学习，可以参考以下资源：
希望这些内容能帮助您入门深度学习！🚀