欢迎来到深度学习入门指南！本教程将帮助你掌握深度学习的核心概念和实践方法。📚
🧭 学习目标
- 理解深度学习的基本原理
- 掌握神经网络的结构与运作方式
- 学习数据预处理和模型训练流程
- 掌握常见深度学习框架（如TensorFlow/PyTorch）的使用
🧠 核心概念解析
📌 神经网络结构
深度学习的核心是人工神经网络，其基本单元为神经元（ neuron ）
📌 激活函数
常用的激活函数包括：
- Sigmoid（📐 双曲函数）
- ReLU（⚡ 线性整流函数）
- Tanh（📊 双曲正切函数）
📌 损失函数
- 均方误差（MSE）：
Loss = 1/n * Σ(y_true - y_pred)^2 - 交叉熵损失（CE）：
Loss = -Σ(y_true * log(y_pred))
🛠 实践步骤
- 数据准备：使用
pandas加载数据集（📊 数据处理） - 模型构建：用
Keras搭建全连接网络（🔧 框架使用） - 训练模型：配置训练参数（⚙️ 优化策略）
- 模型评估：通过混淆矩阵分析结果（📈 可视化）
📚 扩展阅读
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