深度学习是机器学习的一个子领域，它模仿人脑的神经网络结构，通过多层的非线性变换来学习数据的复杂模式。

主要概念

  • 神经网络 (Neural Networks): 模仿人脑神经元连接的数学模型，用于处理和分类数据。
  • 激活函数 (Activation Functions): 用于引入非线性，使神经网络能够学习复杂模式。
  • 损失函数 (Loss Functions): 用于衡量预测值与真实值之间的差异，是训练过程中优化目标。
  • 反向传播 (Backpropagation): 一种训练神经网络的方法，通过计算损失函数对权重的梯度来更新权重。

深度学习应用

深度学习在许多领域都有广泛应用，例如：

  • 图像识别: 识别图片中的物体或场景。
  • 语音识别: 将语音转换为文本。
  • 自然语言处理 (NLP): 分析和理解人类语言。

神经网络示意图

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术语解释

  • 卷积神经网络 (CNN): 用于图像识别和处理。
  • 循环神经网络 (RNN): 用于处理序列数据，如时间序列或文本。
  • 生成对抗网络 (GAN): 用于生成新的数据，如图像或文本。

卷积神经网络示意图