想要理解深度学习？先从神经网络入手吧！🌟 神经网络是深度学习的核心，就像人脑处理信息一样，它通过模拟神经元之间的连接来完成任务。简单来说，神经网络是由多个“层”组成的模型，每一层都包含许多“节点”，这些节点接收输入数据并输出结果。

第一部分是 输入层 🌱，用来接收原始数据；中间的部分称为 隐藏层 🔍，负责复杂的计算和特征提取；最后是 输出层 💡，给出最终预测结果。每个节点之间都有权重，通过训练调整这些权重，神经网络就能更好地完成任务。

想快速入门？可以从简单的例子开始，比如用神经网络识别手写数字。一步步调试代码，观察变化，你会发现这个过程既有趣又充满挑战！💡

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