深度学习入门指南 🧠

深度学习是人工智能领域的重要分支，通过模拟人脑处理数据的方式实现复杂模式识别。以下是关键知识点概览：

📘 基础概念

神经网络结构 包含输入层、隐藏层和输出层，激活函数（如ReLU）决定信息传递方式
训练过程
使用反向传播算法优化参数，损失函数（如交叉熵）衡量预测误差
常见框架
TensorFlow、PyTorch、Keras 等工具简化模型开发流程

🎯 应用场景

💡 计算机视觉 用于人脸识别、物体检测等任务
🗣️ 自然语言处理 支持情感分析、机器翻译等应用
📊 数据分析
通过深度学习模型进行时序预测和异常检测

📚 学习资源

建议从基础算法开始实践，逐步探索更复杂的模型架构。如需了解深度学习在具体场景的应用，可点击上方链接继续学习！