深度学习入门教程：从零开始构建你的第一个神经网络 🤖

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，让计算机自动学习特征。它广泛应用于图像识别、自然语言处理等领域。

必学基础知识

• 神经网络结构：由输入层、隐藏层和输出层组成，每层包含多个神经元
• 激活函数：如ReLU、Sigmoid，决定神经元的输出方式
• 损失函数：衡量模型预测与真实值的差距，常用MSE、交叉熵
• 优化器：如SGD、Adam，用于调整模型参数

实战示例：手写数字识别

1. 安装依赖：pip install tensorflow
2. 加载数据集：使用MNIST手写数字数据
3. 构建模型：

   model = tf.keras.Sequential([
       tf.keras.layers.Flatten(input_shape=(28, 28)),
       tf.keras.layers.Dense(128, activation='relu'),
       tf.keras.layers.Dense(10, activation='softmax')
   ])
   

4. 训练模型：model.compile(optimizer='adam', loss='sparse_categorical_crossentropy', metrics=['accuracy'])

扩展学习推荐

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学习小贴士

🎯 建议：从简单模型开始，逐步增加复杂度
📚 资源：深度学习书籍推荐
💡 注意：定期保存模型参数，避免训练中断丢失进度