欢迎来到深度学习入门指南！通过本教程，你将了解深度学习的基本概念与实现方法。📚
什么是深度学习？
深度学习是机器学习的一个分支，通过模拟人脑神经元的工作方式，让计算机从数据中自动学习特征。🧠
它主要依赖神经网络（Neural Network）进行模式识别与预测，广泛应用于图像识别、自然语言处理等领域。
核心概念解析
- 神经元：神经网络的基本单元，接收输入信号并产生输出
- 激活函数：如ReLU、Sigmoid，决定神经元是否被激活
- 损失函数：衡量模型预测结果与真实值的差距，常用MSE、Cross-Entropy
- 优化器：如SGD、Adam，用于调整模型参数以最小化损失
实践建议
- 学习Python基础与NumPy库
- 掌握PyTorch或TensorFlow框架
- 从简单模型（如MNIST手写数字识别）开始实践
- 参考 深度学习进阶教程 拓展知识
常见应用场景
- 📸 图像分类（如ResNet、VGG）
- 🗣️ 自然语言处理（如BERT、LSTM）
- 🎮 游戏AI（如AlphaGo的策略网络）
继续探索前，请确保你已具备数学基础（线性代数、概率论）和编程能力（Python）。📌