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
神经网络结构
- 由神经元(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(📈)
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
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(🔑)
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(🎯)
📚 想深入了解具体应用?点击这里查看案例解析