深度学习基础教程 🧠
欢迎来到深度学习入门指南！这里是您了解神经网络、模型训练和基本概念的起点。通过本教程，您将掌握构建AI应用的核心知识。
什么是深度学习？🤖
深度学习是机器学习的一个分支，通过模拟人脑处理数据的方式，让计算机自动学习特征。它主要依赖神经网络（Neural_Network）进行模式识别和决策。
- 核心特点：自动特征提取、层级结构、大数据驱动
- 应用场景：图像识别、自然语言处理、语音合成等
- 学习资源：点击查看深度学习进阶教程 👉
必须掌握的基础知识 📚
神经元与网络
每个神经元接收输入、加权求和并应用激活函数（如ReLU）。多个神经元组成层，层之间通过权重连接。训练过程
通过反向传播算法调整权重，最小化损失函数（如交叉熵）。需要理解梯度下降和优化器概念。常用框架
- TensorFlow（推荐初学者）
- PyTorch（动态计算图优势）
- Keras（高层API简化开发）
实践建议 💡
- 从简单的MNIST手写数字识别项目开始
- 熟悉Jupyter Notebook进行实验
- 查看深度学习工具包对比了解选择依据