深度学习是人工智能领域的一个重要分支，它使计算机能够通过学习大量数据来自动识别模式和进行预测。以下是一些深度学习的核心概念和资源。
深度学习基础
- 神经网络：深度学习的基础是神经网络，它由多个层次组成，每个层次都执行特定的任务。
- 损失函数：损失函数用于衡量预测值和真实值之间的差异，是优化算法的目标。
实践指南
- 数据预处理：在训练深度学习模型之前，数据通常需要进行清洗和转换。
- 模型选择：选择合适的神经网络架构对于模型性能至关重要。
- 超参数调优：超参数是模型架构的一部分，如学习率、批量大小等。
扩展阅读
- 想要了解更多关于深度学习的知识，可以阅读《深度学习入门》。
图片资源
希望这些信息能够帮助您更好地理解深度学习。