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的结构和功能，使计算机能够从数据中自动学习和提取特征。以下是一些深度学习的基础知识和资源。
基础概念
- 神经网络：深度学习的基础是神经网络，它由多个神经元组成，每个神经元负责处理一部分数据。
- 激活函数：激活函数用于引入非线性，使得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预测值与真实值之间的差异。
实践资源
- TensorFlow：TensorFlow 是一个开源的深度学习框架，由 Google 开发。
- PyTorch：PyTorch 是一个流行的深度学习框架，以其动态计算图和易于使用的API而闻名。
扩展阅读
想要了解更多关于深度学习的信息，可以访问我们的深度学习教程。