深度学习基础概述 🤖
深度学习作为人工智能的核心技术，近年来在图像识别、自然语言处理等领域取得了突破性进展。以下是关键知识点梳理：
1. 神经网络基础
- 感知机模型：单层神经网络的简化版本，通过权重和激活函数实现输入到输出的映射
- 多层结构：包含输入层、隐藏层和输出层，隐藏层数量决定网络深度（如：3层神经网络）
- 激活函数：常用ReLU、Sigmoid和Tanh，决定神经元的输出特性
2. 训练过程
- 前向传播：输入数据通过网络逐层计算，得到预测结果
- 损失函数：衡量预测值与真实值的差距（如交叉熵、均方误差）
- 反向传播：通过梯度下降法调整参数，优化模型性能
3. 应用场景
- 计算机视觉：卷积神经网络（CNN）用于图像分类、目标检测
- 自然语言处理：循环神经网络（RNN）和Transformer处理文本数据
- 强化学习：深度Q网络（DQN）实现智能体决策优化
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