基础概念入门
- 神经网络：深度学习的核心模型，模仿人脑处理信息的方式
- 激活函数：如ReLU、Sigmoid等，决定神经元输出
- 损失函数：衡量模型预测与真实值的差距，常用MSE、Cross-Entropy
- 梯度下降：优化算法基础，通过迭代调整参数
核心算法详解
- 反向传播：通过链式法则计算梯度
- 优化器：Adam、SGD等，影响模型收敛速度
- 正则化：防止过拟合的技巧，如Dropout、L2正则
- 批量归一化：加速训练的常用技术
实践工具推荐
- 框架选择：TensorFlow、PyTorch、Keras等
- 数据预处理：使用Pandas、NumPy处理数据集
- 模型评估：准确率、F1-score、ROC曲线等指标
- 部署方案：TensorFlow Serving、ONNX Runtime等
应用场景案例
- 计算机视觉：图像分类、目标检测
- 自然语言处理：文本生成、机器翻译
- 强化学习：游戏AI、自动驾驶
- 生成对抗网络：图像生成、风格迁移
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