什么是深度学习？

深度学习是机器学习的一个分支，通过模拟人脑处理数据的方式，利用多层神经网络进行特征提取和模式识别。其核心在于层级化抽象，例如：

  • 输入层：接收原始数据（如图像、文本）
  • 隐藏层：通过非线性变换提取抽象特征
  • 输出层：生成最终预测结果
深度学习结构

学习路径建议

  1. 基础数学：线性代数、概率论、微积分
  2. 编程基础：Python、NumPy、Pandas
  3. 神经网络原理：激活函数、损失函数、反向传播
  4. 框架实践：TensorFlow/PyTorch 入门
  5. 项目应用：图像分类、自然语言处理、生成对抗网络
神经网络训练过程

推荐资源

深度学习应用案例