本文介绍了深度学习的基本概念和应用方法。首先阐明深度学习是机器学习的子集，通过多层神经网络自动提取特征，具有端到端学习能力。核心部分讲解了神经网络的结构（输入层、隐藏层、输出层）和计算过程（前向传播、反向传播、参数更新）。随后以PyTorch框架为例，演示了构建神经网络模型的具体步骤，包括模型定义、损失函数设置、优化器选择等关键组件。通过示例代码展示了完整的训练流程和推理过程，帮助读者快速掌握深度