深度学习是机器学习的一个子领域，它让计算机通过学习数据来模拟人类大脑的决策过程。以下是一些深度学习的基本概念和教程。
基本概念
- 神经网络：深度学习的基础，由多个相互连接的神经元组成。
- 激活函数：用于引入非线性，使得神经网络能够学习复杂的模式。
- 损失函数：衡量模型预测值与真实值之间差异的函数。
教程资源
- 深度学习入门教程 - 为初学者准备的详细教程。
- TensorFlow 快速入门 - 学习如何使用TensorFlow框架进行深度学习。
实践项目
尝试以下项目来加深对深度学习的理解：
- 手写数字识别：使用卷积神经网络识别手写数字。
- 图像分类：使用预训练模型对图像进行分类。
神经网络
希望这些资源能帮助你更好地理解深度学习。如果你有其他问题，欢迎在 社区论坛 上提问。