深度学习是机器学习的一个子领域,它通过模拟人脑神经网络的结构和功能,让机器能够自动从数据中学习特征和模式。

神经网络基础

神经网络由多个神经元组成,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。以下是神经网络的一些基本概念:

  • 输入层:接收原始数据。
  • 隐藏层:对输入数据进行处理,提取特征。
  • 输出层:输出最终结果。

激活函数

激活函数是神经网络中非常关键的部分,它用于引入非线性因素,使得神经网络能够学习复杂的模式。常见的激活函数有:

  • Sigmoid函数
  • ReLU函数
  • Tanh函数

优化算法

优化算法用于调整神经网络的权重,以最小化损失函数。常见的优化算法有:

  • 随机梯度下降(SGD)
  • Adam优化器

应用场景

深度学习在许多领域都有广泛的应用,例如:

  • 图像识别
  • 自然语言处理
  • 语音识别
  • 医疗诊断

了解更多深度学习应用

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神经元结构

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激活函数

Activation_function

深度学习应用

Deep_learning_application