深度学习是人工智能领域的一个重要分支，它使得机器能够通过数据和算法来学习，从而执行复杂的任务。以下是一些深度学习入门的基础知识和资源。
基础概念
- 神经网络：深度学习的基础是神经网络，它模仿人脑的工作方式，通过层的堆叠来处理数据。
- 损失函数：损失函数用于衡量模型的预测结果与真实值之间的差异。
- 优化算法：优化算法用于调整模型参数，以最小化损失函数。
学习资源
- 深度学习专项课程
- 这是一个更深入的课程，适合已经有一定基础的学习者。
实践项目
为了更好地理解深度学习，你可以尝试以下项目：
- 图像识别：使用卷积神经网络（CNN）进行图像识别。
- 自然语言处理：使用循环神经网络（RNN）或长短期记忆网络（LSTM）进行文本分析。
图片示例
神经网络
卷积神经网络
长短期记忆网络