智能摘要 AI
该文介绍了深度学习的概念及其与机器学习的关系，强调深度学习通过多隐层神经网络构建复杂模型，用于从数据中提取关键特征以解决实际问题。文中以房屋价格预测为例，展示了如何利用线性关系模型进行初步预测。此外，文章提供了书本预览和下载链接，方便读者进一步了解深度学习知识，特别是使用PyTorch进行入门学习的方法。
书本简介
什么是深度学习
机器学习，顾名思义，是机器从数据中总结经验，找出某种规律构建模型，并用它来解决实际问题。而深度学习，是机器学习的一个重要分支和延伸，是包含多隐层的神经网络结构。深度学习通过组合低层特征形成更加抽象的高层表示属性类别或特征，从而学习到数据本身最关键的特征。
简单来说，深度学习就是更深、更加复杂的神经网络结构。首先，我将通过一个例子来解释什么是神经网络。例如一个房屋价格预测问题。输入 x 是房屋面积大小，输出 y 是房屋的价格。如果要预测价格与面积的关系，最简单的一种模型就是 y 与 x 近似线性相关。
书本预览
书本资源
深度学习PyTorch极简入门教程
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