深度学习入门指南🧠

什么是深度学习？

深度学习是机器学习的一个子领域，通过模拟人脑处理数据的方式，让计算机自动学习特征。其核心是神经网络（Neural Network）：

• 基于多层感知机（MLP）的结构
• 能自动提取数据抽象特征
• 需要大量标注数据训练
• 模型复杂度与数据量呈正相关

深度学习应用场景

深度学习已广泛应用于多个领域，例如：

- **图像识别**（Image_Recognition）：人脸识别、物体检测 - **自然语言处理**（Natural_Language_Processing）：机器翻译、情感分析 - **语音识别**（Speech_Recognition）：语音转文字、语音合成 - **推荐系统**（Recommendation_System）：个性化内容推荐

学习路径建议📚

1. 先掌握基础数学知识（线性代数、概率统计）
2. 学习编程基础（Python推荐）
3. 理解神经网络原理（建议阅读 /zh/tutorials/deep-learning/nn）
4. 实践项目（MNIST手写数字识别是经典入门案例）
5. 深入优化技术（建议学习 /zh/tutorials/deep-learning/optimization）

推荐学习资源

• 深度学习基础教程
• PyTorch官方文档（英文）
• TensorFlow入门指南（英文）