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来学习数据中的模式和特征。以下是一些深度学习基础知识：

1. 神经网络

神经网络是由大量相互连接的神经元组成的计算模型。每个神经元都接收来自其他神经元的输入，并产生一个输出。

  • 前馈神经网络：数据从前向后流动，没有循环。
  • 卷积神经网络（CNN）：常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。

2. 损失函数

损失函数是评估模型预测值与真实值之间差异的函数。常用的损失函数包括：

  • 均方误差（MSE）：用于回归问题。
  • 交叉熵损失：用于分类问题。

3. 优化算法

优化算法用于调整模型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）：简单但效率较低。
  • Adam：结合了 SGD 和 RMSprop 的优点。

4. 深度学习框架

深度学习框架是用于构建和训练深度学习模型的软件库。以下是一些流行的深度学习框架：

  • TensorFlow：由 Google 开发，功能强大。
  • PyTorch：由 Facebook 开发，易于使用。

深度学习神经网络

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