深度学习是机器学习的一个子领域，它通过模仿人脑中的神经网络结构来学习数据中的复杂模式。以下是一些深度学习基础知识：
1. 神经网络
神经网络由多个相互连接的神经元组成，每个神经元负责处理一部分数据，然后将结果传递给下一个神经元。以下是神经网络的一些关键组成部分：
- 输入层：接收输入数据。
- 隐藏层：负责特征提取和变换。
- 输出层：产生最终输出。
2. 激活函数
激活函数用于引入非线性因素，使得神经网络能够学习复杂模式。常见的激活函数包括：
- Sigmoid
- ReLU
- Tanh
3. 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。常见的损失函数包括：
- 均方误差（MSE）
- 交叉熵损失（Cross-Entropy Loss）
4. 优化算法
优化算法用于调整神经网络中的参数，以最小化损失函数。常见的优化算法包括：
- 随机梯度下降（SGD）
- Adam
5. 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
- 自然语言处理
- 语音识别
扩展阅读
如果您想了解更多关于深度学习的基础知识，可以阅读以下资源：
希望这些内容能帮助您更好地理解深度学习基础知识。