欢迎来到深度学习课程 2！在这个课程中，我们将深入了解深度学习的核心概念和技巧。以下是一些重要的主题和内容：

  • 神经网络基础
  • 激活函数
  • 损失函数
  • 优化算法
  • 卷积神经网络 (CNN)
  • 循环神经网络 (RNN)
  • 生成对抗网络 (GAN)

神经网络基础

神经网络是深度学习的基础。它由多个层组成，包括输入层、隐藏层和输出层。每一层由神经元组成，神经元之间通过权重连接。

神经元结构

神经元通常包含以下部分：

  • 输入：输入数据
  • 权重：每个输入的权重
  • 偏置：偏置项
  • 激活函数：将线性组合转换为非线性输出

神经元结构

激活函数

激活函数是神经网络中非常重要的一部分，它将线性组合转换为非线性输出，使得神经网络能够学习复杂的模式。

  • Sigmoid 函数
  • ReLU 函数
  • Tanh 函数

激活函数

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)

损失函数

优化算法

优化算法用于调整神经网络的权重和偏置，以最小化损失函数。常见的优化算法包括：

  • 梯度下降 (Gradient Descent)
  • Adam 优化器

优化算法

扩展阅读

想要了解更多关于深度学习的内容，可以访问我们的 深度学习教程 页面。

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