深度学习是机器学习的一个子领域，它通过模拟人脑中的神经网络结构，让机器能够从数据中学习并作出决策。以下是一些基本概念：

  • 神经网络：神经网络是由大量相互连接的神经元组成的计算模型，它可以学习输入数据之间的复杂关系。
  • 深度：在深度学习中，“深度”指的是神经网络中层数的多少。深度越深，模型可以学习到的特征越复杂。
  • 前向传播和反向传播：这是神经网络训练过程中的两个基本步骤。前向传播是将数据从输入层传递到输出层，反向传播是根据输出层的误差来调整神经元的权重。

神经网络示意图

要了解更多关于深度学习的知识，您可以访问我们的深度学习教程。

常用深度学习框架

以下是一些常用的深度学习框架：

  • TensorFlow：由Google开发的开源机器学习框架，广泛应用于各种深度学习任务。
  • PyTorch：由Facebook开发的开源机器学习库，以其动态计算图和易于使用的API而受到欢迎。
  • Keras：一个高级神经网络API，可以运行在TensorFlow、CNTK和Theano之上。

TensorFlow和PyTorch的对比图

希望这些信息能帮助您更好地理解深度学习的基本概念。