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本文介绍了深度学习的基础，包括神经元模型和多层神经网络，重点讨论了卷积神经网络（CNN）在图像识别中的应用，如特征提取、分类、检测和分割。此外，还探讨了循环神经网络（RNN）及其改进版LSTM在处理序列数据的优势。最后，提供了使用PyTorch创建和训练简单神经网络的实例。
一、深度学习入门
1. 神经网络基础
•神经元模型与多层神经网络的概念
神经元模型和多层神经网络是深度学习中的两个基本概念，它们构成了深度学习模型的基本组成部分。
神经元模型（Neuron Model）：
神经元模型是模拟生物神经元工作原理的数学模型，它是构成神经网络的基本单元。在深度学习中，通常采用的神经元模型是人工神经元，也称为感知器（Perceptron）或线性神经元。
一个简单的人工神经元包含以下几个主要组成部分：
- 输入（Input）：接收来自其他神经元或外部环境的输入信号。
- 权重（Weights）：每个输入都有对应的权重，用于调节输入信号的重要性。
- 加权和（Weighted Sum）：将输入信号与对应的权重相乘并求和得到加权和。
- 激活函数（Activation Function）：加权和经过激活函数进行非线性变换，得到神经元的输出。
- 输出（Output）：输出信号表示神经元的激活状态，可以传递给其他神经元或用于最终预测。
多层神经网络（Multilayer Neural Network）：
多层神经网络是由多个神经元层组成的神经网络模型，
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