深度学习是什么？怎样学习？
第一步：学习根底知识
为了学习深度学习，你需求学习根底知识，包含线性代数、微积分、概率论和统计学等。如果你现已学过这些知识，那么能够越过这一步。如果你还没有学过，能够经过各种免费的在线课程和教材学习。
第二步：学习Python编程语言
Python是深度学习范畴最常用的编程语言之一。因此，你需求学习Python编程语言，包含根底语法和数据结构，以及一些盛行的Python库，如NumPy、Pandas、Matplotlib和Scikit-learn等。你能够使用在线课程和教材来学习Python编程语言。
第三步：学习深度学习根底知识
学习深度学习的根底知识包含神经网络、卷积神经网络、循环神经网络等。你能够经过各种免费在线的深度学习课程和书籍来学习根底知识。
第四步：实践深度学习
学习深度学习最重要的一步是实践。你能够选择一些盛行的深度学习结构，如TensorFlow、PyTorch和Keras等，来实践深度学习。
以下是一个基于Keras结构的简略代码示例，用于练习一个手写数字分类器：
from keras.datasets import mnist
from keras.models import Sequential
from keras.layers import Dense, Dropout
from keras.optimizers import RMSprop
batch_size = 128
num_classes = 10
epochs = 20
# 加载MNIST数据集
(x_train, y_train), (x_test, y_test) = mnist.load_data()
# 将数据转换为浮点数，并归一化为0到1之间
x_train = x_train.reshape(60000, 784)
x_test = x_test.reshape(10000, 784)
x_train = x_train.astype('float32')
x_test = x_test.astype('float32')
x_train /= 255
x_test /= 255
# 将标签转换为One-Hot编码
y_train = keras.utils.to_categorical(y_train, num_classes)
y_test = keras.utils.to_categorical(y_test, num_classes)
# 构建模型
model = Sequential()
model.add(Dense(512, activation='relu', input_shape=(784,)))
model.add(Dropout(0.2))
model.add(Dense(512, activation='relu'))
model.add(Dropout(0.2))
model.add(Dense(num_classes, activation='softmax'))
model.summary()
# 编译模型
model.compile(loss='categorical_crossentropy',
optimizer=RMSprop(),
metrics=['accuracy'])
# 练习模型
history = model.fit(x_train, y_train,
batch_size=batch_size,
epochs=epochs,
verbose=1,
validation_data=(x_test, y_test))
# 评估模型
score = model.evaluate(x_test, y_test, verbose=0)
print('Test loss:', score[0])
print('Test accuracy:', score[1])
这段代码加载MNIST数据集并构建一个具有两个隐藏层的多层感知器模型。模型在练习时会经过反向传达算法调整模型参数，以最小化丢失函数。在测验时，模型将根据预测结果计算准确率。
