深度学习：神经网络基础

神经网络是深度学习的基础，它模仿人脑的工作方式，通过大量的神经元进行数据处理和模式识别。以下是一些神经网络的基础概念：

神经元

神经元是神经网络的基本单元，它接收输入信号，通过权重和偏置进行计算，并输出结果。

权重和偏置是神经元中的参数，用于调整输入信号对输出结果的影响。

激活函数用于引入非线性，使神经网络能够学习复杂的模式。

前向传播是指数据从输入层流向输出层的计算过程，反向传播是指根据输出结果调整权重和偏置的过程。

损失函数用于衡量预测值与真实值之间的差异，是反向传播过程中调整参数的依据。

优化算法用于调整神经网络中的参数，以最小化损失函数。

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