深度学习是人工智能领域的一个重要分支，它通过模拟人脑神经网络的结构和功能，实现了对数据的自动学习和特征提取。以下是深度学习基础的一些关键概念：
1. 神经网络
神经网络是深度学习的基础，它由多个神经元组成，每个神经元负责处理一部分数据，并将结果传递给下一个神经元。
- 前馈神经网络：数据从输入层流向输出层，不涉及循环。
- 卷积神经网络（CNN）：常用于图像识别和图像处理。
- 循环神经网络（RNN）：适用于处理序列数据，如时间序列、文本等。
2. 损失函数
损失函数用于衡量模型预测值与真实值之间的差异，常见的损失函数有：
- 均方误差（MSE）：适用于回归问题。
- 交叉熵损失（Cross-Entropy Loss）：适用于分类问题。
3. 优化算法
优化算法用于调整模型参数，以最小化损失函数。常见的优化算法有：
- 随机梯度下降（SGD）：简单易实现，但收敛速度较慢。
- Adam优化器：结合了SGD和Momentum，收敛速度较快。
4. 数据预处理
数据预处理是深度学习中的重要步骤，包括：
- 归一化：将数据缩放到相同的尺度。
- 标准化：将数据转换为均值为0，标准差为1的分布。
- 数据增强：通过旋转、翻转、裁剪等方式增加数据集的多样性。
5. 模型评估
模型评估用于衡量模型的性能，常见的评估指标有：
- 准确率（Accuracy）：预测正确的样本数占总样本数的比例。
- 召回率（Recall）：预测正确的正样本数占所有正样本数的比例。
- F1分数：准确率和召回率的调和平均。
深度学习架构图
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