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深度学习入门指南：从基础概念到代码实践

1. 深度学习概述

深度学习是机器学习的一个分支，它通过模拟人脑神经元的工作方式，构建多层次的神经网络模型来处理复杂的数据模式。与传统机器学习方法相比，深度学习能够自动从原始数据中学习特征表示，无需过多的人工特征工程。

深度学习已经在计算机视觉、自然语言处理、语音识别等领域取得了突破性进展。例如，ImageNet竞赛中深度学习模型的识别准确率已经超过人类水平，而GPT等大型语言模型则展示了深度学习在文本生成和理解方面的强大能力。

2. 神经网络基础

2.1 神经元模型

神经网络的基本单元是神经元，它接收输入信号，进行加权求和并通过激活函数产生输出。数学表达式为：

输出 = f(∑(权重 × 输入) + 偏置)

其中f是激活函数，常用的有Sigmoid、ReLU和Tanh等。

2.2 网络结构

典型的神经网络由输入层、隐藏层和输出层组成。深度学习的特点是具有多个隐藏层，能够学习数据的层次化表示：

1. 浅层网络学习局部特征（如边缘、纹理）
2. 深层网络组合这些特征形成更高级的抽象（如物体部件、完整物体）

3. 深度学习框架选择

目前主流的深度学习框架有：