深度学习/技术概述

深度学习技术概述 🧠

深度学习是机器学习的一个子领域，专注于通过多层神经网络模拟人脑处理数据的方式。其核心思想是层级化特征提取，通过逐层抽象实现对复杂模式的建模。以下是关键概念：

• 神经网络结构
  包括输入层、隐藏层和输出层，每一层由多个神经元组成。例如：
  输入层 → 隐藏层₁ → 隐藏层₂ → ... → 输出层

• 激活函数
  常见类型如ReLU、Sigmoid、Tanh，用于引入非线性特性：
  f(x) = max(0, x)（ReLU函数）

• 优化算法
  包括梯度下降、Adam、SGD等，用于调整模型参数：
  通过反向传播计算梯度，迭代更新权重

• 训练过程
  使用损失函数（如交叉熵、均方误差）衡量预测与真实值的差异，通过反向传播进行参数优化。

深度学习广泛应用于图像识别、自然语言处理、语音识别等领域。如需进一步了解其技术细节或应用场景，可访问深度学习/应用领域。