深度学习教程

深度学习（Deep Learning）是机器学习领域的一个重要分支，它通过构建深层神经网络来学习数据的复杂特征。以下是一些深度学习的入门教程。

入门教程

1. TensorFlow 安装与使用 TensorFlow 是一个开源的机器学习框架，由 Google 开发。以下是一个简单的 TensorFlow 安装和使用教程。

   • TensorFlow 官方文档

2. PyTorch 入门 PyTorch 是另一个流行的深度学习框架，它提供了动态计算图，使得调试和实验更加方便。

   • PyTorch 官方教程

3. 神经网络基础 了解神经网络的基本概念对于深入学习深度学习至关重要。

   • 神经网络基础教程

高级教程

1. 卷积神经网络（CNN） 卷积神经网络在图像识别、视频分析等领域有着广泛的应用。

   • CNN 教程

2. 循环神经网络（RNN） 循环神经网络在处理序列数据时非常有用，例如自然语言处理。

   • RNN 教程

3. 生成对抗网络（GAN） 生成对抗网络是一种用于生成数据的新兴技术。

   • GAN 教程

图片示例

以下是一个深度学习模型的示例图片：