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