深度学习入门教程

深度学习是机器学习的一个重要分支，它模仿了人脑神经网络的结构和功能。本教程将为你提供深度学习的入门知识。

1. 基本概念

深度学习利用多层神经网络进行数据学习，每层神经网络都能从输入数据中提取特征。

神经网络：由多个神经元组成的计算模型。
激活函数：决定神经元是否被激活的函数。
损失函数：衡量预测结果与真实值之间差异的函数。

2. 深度学习框架

目前，有许多深度学习框架可供选择，如TensorFlow、PyTorch和Keras等。

TensorFlow：由Google开发的开源深度学习框架。
PyTorch：由Facebook开发的开源深度学习框架。
Keras：基于Theano和TensorFlow的开源深度学习库。

3. 实践案例

以下是一个使用TensorFlow构建简单神经网络进行手写数字识别的例子。

import tensorflow as tf

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

# 编译模型
model.compile(optimizer='adam',
              loss='sparse_categorical_crossentropy',
              metrics=['accuracy'])

# 训练模型
model.fit(x_train, y_train, epochs=5)

# 评估模型
model.evaluate(x_test, y_test)

4. 扩展阅读

想要了解更多关于深度学习的内容，可以阅读以下资源：