什么是深度学习？

深度学习是机器学习的一个子领域，通过模拟人脑处理数据的方式，利用多层神经网络提取数据的深度特征。其核心在于层级化抽象，例如：

  • 输入层：原始数据（如像素值）
  • 隐藏层：逐步提取特征（如边缘、形状）
  • 输出层：最终决策（如分类结果）
深度学习结构

学习路径推荐

  1. 基础数学：线性代数、概率论与统计学是深度学习的基石
  2. 编程入门：掌握Python及NumPy、Pandas等工具库
  3. 框架实践：从PyTorch或TensorFlow开始动手实现模型
  4. 经典模型：了解CNN、RNN、Transformer等架构原理

实战案例

尝试以下项目来巩固知识：

  • 🖼️ 图像分类：使用MNIST数据集训练手写数字识别模型
  • 🗣️ 文本生成：基于RNN的聊天机器人开发
  • 📈 时间序列预测：用LSTM分析股票价格走势

扩展阅读

学习资源

深度学习应用