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深度学习入门绕不开！梯度下降：让神经网络 “学会” 的底层引擎

对于想入门深度学习的学习者来说，梯度下降是绕不开的核心基础 —— 它正是让神经网络实现 “学习” 能力的底层引擎。本视频将从梯度下降的核心原理切入，拆解它如何通过迭代计算，沿着损失函数的最陡下降方向调整网络参数，帮助模型逐步逼近最优解，进而理解神经网络 “从数据中学习” 的关键逻辑。无论你是刚接触深度学习的新手，还是需要夯实基础的从业者，都能通过清晰的讲解建立对这一核心算法的系统认知，为后续深入学习筑牢根基。

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