深度学习基础知识

深度学习是人工智能领域的一个重要分支，它通过模拟人脑神经网络的结构和功能，实现了对数据的自动学习和特征提取。以下是一些深度学习基础知识：

1. 神经网络

神经网络是深度学习的基础，它由多个神经元组成，每个神经元负责处理一部分数据。神经网络通过前向传播和反向传播算法，不断调整神经元之间的连接权重，从而实现对数据的分类、回归等任务。

2. 激活函数

激活函数是神经网络中用于引入非线性因素的函数，常见的激活函数有Sigmoid、ReLU、Tanh等。

3. 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距，常见的损失函数有均方误差（MSE）、交叉熵（Cross Entropy）等。

4. 优化算法

优化算法用于调整神经网络中的连接权重，使模型在训练过程中不断优化。常见的优化算法有随机梯度下降（SGD）、Adam等。

5. 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工具，常见的深度学习框架有TensorFlow、PyTorch、Keras等。

扩展阅读

更多关于深度学习的基础知识，可以参考以下链接：

• 深度学习教程

神经网络

激活函数

损失函数

优化算法