深度学习入门

什么是深度学习

深度学习是机器学习的一个分支，使用多层神经网络从数据中学习表示。

核心概念

• 神经元：基本的计算单元，接收输入、加权求和、通过激活函数输出
• 层：多个神经元组成一层，常见的层包括全连接层、卷积层、注意力层
• 损失函数：衡量模型预测与真实值之间的差距
• 优化器：通过梯度下降等方法更新模型参数

学习路线

1. 掌握 Python 和 NumPy
2. 理解线性代数、概率论基础
3. 从 MLP（多层感知机）开始
4. 学习 CNN、RNN、Transformer 等经典架构
5. 动手实现论文中的模型

后续笔记会沿着这个路线展开。