深度学习是机器学习的一个子领域，它模仿人脑的神经网络结构，用于分析复杂的模式和数据。
基础概念
- 神经网络：深度学习的基础是神经网络，它由多个层组成，每个层都包含多个节点（神经元）。
- 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距。
- 优化器：优化器用于调整神经网络的权重，以最小化损失函数。
实践步骤
- 数据准备：选择合适的数据集，并进行预处理。
- 模型构建：使用框架如TensorFlow或PyTorch构建神经网络模型。
- 训练：使用训练数据训练模型，并通过优化器调整参数。
- 评估：使用测试数据评估模型的性能。
- 部署：将模型部署到生产环境中。
扩展阅读
深度学习网络结构
深度学习网络结构图展示了神经网络的基本组成部分。