什么是深度学习？
深度学习是机器学习的一个分支，通过模拟人脑神经网络的运作方式，从数据中自动学习特征并进行决策。其核心在于多层非线性处理，使模型能够捕捉数据的复杂模式。
基本概念
- 神经元：基本计算单元，接收输入、加权求和并应用激活函数
- 层结构：包括输入层、隐藏层和输出层，隐藏层数量决定深度
- 激活函数：如ReLU、Sigmoid等，赋予模型非线性表达能力
- 损失函数：衡量预测结果与真实值的差距，指导模型优化
- 反向传播：通过梯度下降算法调整参数，最小化损失函数
神经网络结构示意图
学习资源推荐
- 深度学习进阶教程 - 探索更复杂的模型与算法
- PyTorch实战指南 - 通过代码实践掌握框架使用
- 可视化工具推荐 - 使用TensorBoard等工具监控训练过程
适用场景
- 图像识别 🖼️
- 自然语言处理 📖
- 语音助手 🗣️
- 推荐系统 📊
通过不断学习与实践，您将掌握构建智能系统的核心能力！