深度学习教程

深度学习是机器学习的一个子领域，它通过模拟人脑神经网络来学习数据中的复杂模式。以下是一些深度学习的基础概念和资源。

基础概念

• 神经网络：深度学习的基础是神经网络，它由多个层组成，包括输入层、隐藏层和输出层。
• 激活函数：激活函数用于引入非线性，使得神经网络能够学习更复杂的模式。
• 损失函数：损失函数用于衡量预测值与真实值之间的差异。

学习资源

• 深度学习速成课：这是一个入门级的课程，适合初学者。
• TensorFlow 官方文档：TensorFlow 是一个流行的深度学习框架，这里提供了丰富的教程和文档。

实践项目

尝试以下项目来加深对深度学习的理解：

• 手写数字识别：使用MNIST数据集训练一个神经网络来识别手写数字。
• 图像分类：使用CIFAR-10数据集训练一个神经网络来对图像进行分类。

深度学习神经网络

希望这些资源能够帮助你更好地理解深度学习！