Deep Learning 基础教程 🎉

欢迎来到深度学习入门指南！本教程将带你了解深度学习的核心概念、基本框架及实践方法。

📚 什么是深度学习？

深度学习是机器学习的一个分支，通过多层神经网络模拟人脑处理数据的方式。以下是关键知识点：

1. 神经网络结构

   • 输入层、隐藏层、输出层的层级关系
   • 激活函数（如ReLU、Sigmoid）的作用
   

2. 训练过程

   • 前向传播与反向传播机制
   • 损失函数与优化算法（如梯度下降）
   

3. 常见应用

   • 图像识别（如CNN）
   • 自然语言处理（如RNN、Transformer）
   • 语音识别与生成
   

🧠 实践建议

• 学习路径：建议从线性代数、概率论基础开始，逐步深入神经网络原理
• 工具推荐：
  • Python（配合TensorFlow/PyTorch框架）
  • Jupyter Notebook进行代码实验
• 扩展阅读：
  • 深度学习进阶教程
  • 机器学习与深度学习对比

📚 资源链接

• 深度学习经典论文合集
• 实战项目：手写数字识别

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