🧠 深度学习入门教程

什么是深度学习？

深度学习是机器学习的一个分支，通过模拟人脑处理数据的方式，利用多层神经网络提取数据的高阶特征。它广泛应用于图像识别、自然语言处理、语音助手等领域。

核心概念

• 神经网络：由输入层、隐藏层和输出层构成，每一层包含多个神经元
• 激活函数：如ReLU、Sigmoid、Tanh，决定神经元的输出特性
• 训练过程：通过反向传播算法调整权重，最小化损失函数

学习路径推荐

1. 基础准备

   • 熟悉Python编程语言
   • 掌握线性代数与概率论基础

2. 工具选择

   • 使用TensorFlow或PyTorch框架（推荐从PyTorch开始）
   • 配置Jupyter Notebook进行交互式实验

3. 实践项目

   • 图像分类（如MNIST手写数字识别）
   • 文本生成（基于RNN或Transformer模型）

扩展阅读

• 深度学习基础教程：从零开始构建第一个神经网络
• 人工智能概述：了解AI与其他技术的关系

学习资源

深度学习需要持续实践，建议结合深度学习基础教程逐步深入。