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，利用多层神经网络进行特征学习和模式识别。
核心概念一览
- 神经元：深度学习的基本单元，接收输入信号并产生输出
- 激活函数：如ReLU、Sigmoid，决定神经元是否被激活
- 损失函数：衡量模型预测与真实值之间的误差
- 反向传播：通过梯度下降优化网络参数的关键算法
常用框架推荐
| 框架 | 特点 | 学习路径 |
|---|---|---|
| TensorFlow | 谷歌开发，适合生产环境部署 | /zh/tutorials/tf-basics |
| PyTorch | 动态计算图，研究首选 | /zh/tutorials/pytorch |
扩展阅读建议
如需深入了解实践应用，可访问：
深度学习进阶教程
AI基础概念指南
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