深度学习基础教程 🎥

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层次化特征。其核心在于深度神经网络（DNN）的构建与训练，广泛应用于图像识别、自然语言处理等领域。

核心概念解析

• 神经网络结构

  由输入层、隐藏层和输出层组成，每层包含多个神经元（节点）。通过调整权重和偏置，网络能学习复杂模式。

• 激活函数
  常见函数包括ReLU、Sigmoid和Tanh，用于引入非线性特性。例如：

  import tensorflow as tf
  output = tf.nn.relu(tf.matmul(input, weights) + biases)
  

• 训练流程

  1. 数据预处理
  2. 模型定义（如使用Keras）

     model = tf.keras.Sequential([
         tf.keras.layers.Dense(64, activation='relu', input_shape=(784,)),
         tf.keras.layers.Dense(10, activation='softmax')
     ])
     

  3. 损失函数与优化器配置
  4. 模型训练与验证

实践应用方向

• 📊 图像分类（如MNIST手写数字识别）
• 📖 文本处理（情感分析、机器翻译）
• 📱 移动端AI（TensorFlow Lite部署）
• 🧠 预训练模型微调（点击查看完整案例）

学习资源推荐

• 深度学习入门：基于Python的理论与实践
• TensorFlow官方中文文档
• PyTorch中文教程

扩展阅读

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