深度学习是机器学习的一个子领域，它通过模拟人脑神经网络结构和功能，实现从数据中学习并提取特征的能力。以下是深度学习的一些基础知识：

1. 神经网络

神经网络是深度学习的基础。它由许多相互连接的神经元组成，每个神经元负责处理一部分输入数据。

  • 输入层：接收原始数据。
  • 隐藏层：对输入数据进行特征提取。
  • 输出层：输出预测结果。

2. 激活函数

激活函数用于引入非线性因素，使神经网络具有学习复杂模式的能力。常见的激活函数有：

  • Sigmoid：将输入数据压缩到0和1之间。
  • ReLU：将输入数据大于0的部分设置为1，小于0的部分设置为0。
  • Tanh：将输入数据压缩到-1和1之间。

3. 损失函数

损失函数用于衡量预测结果与真实值之间的差异。常见的损失函数有：

  • 均方误差（MSE）：平方预测值与真实值之差的平均值。
  • 交叉熵（Cross-Entropy）：用于分类问题，衡量预测概率与真实概率之间的差异。

4. 优化算法

优化算法用于调整神经网络参数，以最小化损失函数。常见的优化算法有：

  • 随机梯度下降（SGD）：通过计算损失函数的梯度来更新参数。
  • Adam：结合了SGD和Momentum算法的优点。

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