深度学习作为人工智能领域的重要分支，其核心在于通过数学公式和算法来模拟人类大脑的学习过程。本文将为您解析深度学习中的关键公式，帮助您更好地理解这一领域。

关键公式

  1. 损失函数（Loss Function） 损失函数是衡量模型预测值与真实值之间差异的指标。常见的损失函数有均方误差（MSE）和交叉熵损失（Cross Entropy Loss）。

    Loss Function

  2. 激活函数（Activation Function） 激活函数用于引入非线性因素，使模型能够学习更复杂的特征。常见的激活函数有Sigmoid、ReLU和Tanh。

    Activation Function

  3. 反向传播算法（Backpropagation） 反向传播算法是深度学习中用于训练模型的关键算法，它通过计算损失函数关于网络权重的梯度，来更新网络参数。

    Backpropagation

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