深度学习基础概念

1. 神经网络基础

• 神经元（Neuron）： 了解神经网络的基本组成单元。
• 激活函数（Activation Function）： 学习常见的激活函数，如Sigmoid、ReLU等，以及它们在神经网络中的作用。
• 前馈神经网络（Feedforward Neural Network）： 理解神经网络的前向传播过程。

2. 深度学习框架

• TensorFlow和PyTorch： 了解两个主流深度学习框架的基本概念和使用方法。
• 模型定义和训练： 学习如何使用框架定义神经网络模型、损失函数，并进行训练。

3. 损失函数（Loss Function）

• 交叉熵损失（Cross-Entropy Loss）： 学习分类任务中常用的损失函数。
• 均方误差损失（Mean Squared Error Loss）： 了解回归任务中的损失函数。

4. 优化器（Optimizer）

• 梯度下降法（Gradient Descent）： 了解基本的梯度下降法和其变体，如随机梯度下降（SGD）。
• Adam、RMSprop等优化器： 学习现代优化算法的原理和使用。

5. 反向传播（Backpropagation）

• 反向传播算法： 理解深度学习中的反向传播过程，包括链式法则的应用。
• 梯度消失和梯度爆炸问题： 了解梯度问题及其解决方法。

6. 深度学习中的常见任务

• 图像分类、目标检测、语音识别等： 了解深度学习在不同任务中的应用。

7. 学习资源

• 教科书、在线课程、博客： 寻找合适的学习资源，例如《深度学习》（Ian Goodfellow等）、在线课程（如Coursera、edX）、深度学习博客（例如Towards Data Science）等。

学习更多：

• Deep Learning Specialization by Andrew Ng on Coursera
• PyTorch Tutorials
• TensorFlow Tutorials