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，由多个层组成，每层包含多个节点。
- 激活函数：用于引入非线性，使神经网络能够学习复杂模式。
- 损失函数：衡量模型预测值与真实值之间的差异。
资源
- 深度学习基础：《深度学习入门》
- 神经网络架构：《神经网络架构详解》
实践项目
尝试以下项目来加深对深度学习的理解：
- 图像分类：使用卷积神经网络（CNN）对图像进行分类。
- 自然语言处理：使用循环神经网络（RNN）或长短期记忆网络（LSTM）处理文本数据。