深度学习是机器学习领域的一个分支，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学习并做出决策。以下是一些深度学习入门的要点：

基础概念

  • 神经网络：深度学习的基础是神经网络，它由多个相互连接的神经元组成。
  • 损失函数：损失函数用于衡量模型的预测结果与真实值之间的差异。
  • 优化器：优化器用于调整神经网络的权重，以最小化损失函数。

常用框架

  • TensorFlow：由Google开发的开源机器学习框架，广泛应用于深度学习领域。
  • PyTorch：由Facebook开发的开源机器学习库，以其动态计算图和易用性而受到欢迎。

实践项目

  • 图像识别：使用深度学习模型对图像进行分类，如识别猫狗。
  • 自然语言处理：使用深度学习模型进行文本分类、情感分析等任务。

学习资源

示例图片

神经网络
深度学习模型

希望这份指南能帮助你更好地了解深度学习。如果你有任何疑问，欢迎在评论区留言。👋