深度学习教程

深度学习是机器学习的一个重要分支，它通过模拟人脑神经网络来学习数据中的复杂模式。以下是一些深度学习的基础概念和教程。

基础概念

神经网络：神经网络是深度学习的基础，它由多个相互连接的神经元组成。
激活函数：激活函数用于引入非线性，使神经网络能够学习更复杂的模式。
损失函数：损失函数用于衡量模型的预测值与真实值之间的差异。

教程资源

实践案例

以下是一个简单的神经网络示例：

import numpy as np

# 创建一个简单的神经网络
def neural_network(x):
    # 神经元权重
    weights = np.array([0.1, 0.2, 0.3])
    # 激活函数
    def sigmoid(x):
        return 1 / (1 + np.exp(-x))
    # 前向传播
    z = np.dot(x, weights)
    output = sigmoid(z)
    return output

# 测试神经网络
x = np.array([1, 2, 3])
print(neural_network(x))

图片示例

神经网络结构