深度学习基础教程 🧠

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（Multi-Layer Neural Networks）实现复杂模式识别。其核心在于通过非线性变换提取数据特征，广泛应用于图像识别、自然语言处理等领域。

核心概念

• 神经网络结构
  由输入层、隐藏层和输出层构成，每一层包含多个神经元。

  

• 激活函数
  常见类型包括：

  • Sigmoid 📈
  • ReLU 🔥
  • Tanh 📉
    通过引入非线性，使网络具备拟合复杂函数的能力。

• 训练过程

  1. 前向传播 🔁
  2. 计算损失函数 📊
  3. 反向传播与梯度下降 🔄
  4. 参数优化 ✅

常见层类型

全连接层（Fully Connected Layer）

• 每个神经元与前一层所有神经元相连
• 适用于特征映射到输出的最终阶段

卷积层（Convolutional Layer）

• 通过卷积核提取局部特征
• 常用于图像处理（如CNN）

循环层（Recurrent Layer）

• 支持序列数据处理（如RNN、LSTM）
• 适用于时间序列分析和自然语言处理

学习资源

• 深度学习层类型详解
• PyTorch官方教程（外部链接）
• Kaggle深度学习实战案例（外部链接）

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