深度学习基础教程
深度学习是人工智能领域的一个重要分支，它使得机器能够从数据中学习并做出决策或预测。以下是深度学习基础教程的概览：
深度学习简介
深度学习是机器学习的一个子集，它模仿了人脑的神经网络结构，通过层次化的神经网络结构来学习数据中的特征。
神经网络基础
神经网络由多个神经元组成，每个神经元接收来自前一个层的输入，并输出给下一个层。以下是一些基础概念：
- 神经元：神经网络的基本单元。
- 层：神经网络中一组神经元组成的集合。
- 激活函数：用于引入非线性因素，使神经网络能够学习复杂的模式。
损失函数和优化算法
在训练神经网络时，我们需要一个损失函数来衡量模型的预测与真实值之间的差异，以及一个优化算法来调整神经元的权重以最小化损失。
- 损失函数：例如均方误差（MSE）或交叉熵损失。
- 优化算法：例如梯度下降、Adam优化器等。
实践示例
以下是一个简单的深度学习实践示例，使用了 TensorFlow 和 Keras 库：
from tensorflow.keras.models import Sequential
from tensorflow.keras.layers import Dense
model = Sequential()
model.add(Dense(64, activation='relu', input_shape=(100,)))
model.add(Dense(1, activation='sigmoid'))
# 编译模型
model.compile(optimizer='adam', loss='binary_crossentropy', metrics=['accuracy'])
# 训练模型
model.fit(x_train, y_train, epochs=10)
扩展阅读
想要了解更多关于深度学习的信息，可以访问我们网站上的深度学习高级教程。
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