什么是深度学习?

深度学习是机器学习的一个分支,通过模拟人脑处理数据的方式,利用多层神经网络(🧠)实现复杂模式识别。其核心在于数据的层次化特征提取,例如:

  • 输入层:原始数据(如图像像素)
  • 隐藏层:逐步抽象的特征(如边缘、纹理)
  • 输出层:最终决策结果(如分类标签)

核心技术原理

  1. 神经网络结构

    • 神经元(NODE)和激活函数(如ReLU、Sigmoid)构成
    • 多层设计使模型能学习非线性关系(📈)
    • 深度学习_神经网络结构
  2. 训练过程

    • 通过反向传播算法(Backpropagation)优化参数
    • 使用损失函数(Loss Function)衡量预测误差
    • 深度学习_反向传播示意图
  3. 优化算法

    • 常见方法包括梯度下降(Gradient Descent)和Adam优化器
    • 学习率调整是训练成功的关键(🔑)
    • 深度学习_优化算法对比

应用场景

深度学习广泛应用于:

  • 计算机视觉(📷)
  • 自然语言处理(📚)
  • 语音识别(🎙️)
  • 推荐系统(🎯)

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扩展学习

深度学习_技术原理流程图