深度学习基础教程 🧠
深度学习作为人工智能的核心技术之一，近年来在图像识别、自然语言处理等领域取得了突破性进展。以下是入门指南与关键知识点：
1. 核心概念速览 📚
- 神经网络：模拟人脑结构的计算模型，由输入层、隐藏层和输出层组成
- 深度学习：通过多层非线性变换提取数据特征，需大量计算资源支持
- 激活函数：如ReLU、Sigmoid，决定神经元输出特性
- 反向传播：利用梯度下降优化模型参数的关键算法
2. 学习路径建议 🧭
| 阶段 | 内容 | 推荐资源 |
|---|---|---|
| 基础 | Python编程与NumPy库 | Python教程 |
| 深度学习 | TensorFlow/PyTorch框架入门 | 框架对比指南 |
| 实战 | MNIST手写数字识别项目 | 项目实战篇 |