深度学习是机器学习的一个子领域，它让计算机通过学习大量数据来模拟人类的认知过程。本教程将为您介绍深度学习的基本概念和常用技术。
深度学习简介
深度学习是一种利用深层神经网络进行数据建模的方法。它通过模拟人脑中的神经网络结构，使得计算机能够从数据中自动学习特征，并用于分类、回归等任务。
深度学习特点
- 非线性建模能力：能够捕捉数据中的复杂非线性关系。
- 自动特征提取：无需人工干预，自动从数据中提取特征。
- 大规模并行计算：能够处理大规模数据集。
深度学习常用技术
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。
神经元结构
graph LR
A[输入层] --> B{激活函数}
B --> C[隐藏层]
C --> D{激活函数}
D --> E[输出层]
激活函数
激活函数是神经网络中用于引入非线性因素的关键部分，常见的激活函数有Sigmoid、ReLU等。
Sigmoid函数
Sigmoid函数可以将输入映射到0到1之间，常用于二分类问题。
graph LR
A[0,1] --> B{Sigmoid}
B --> C[0,1]
训练与优化
深度学习的训练过程是通过优化目标函数来完成的，常用的优化算法有梯度下降、Adam等。
梯度下降
梯度下降是一种通过不断迭代来最小化目标函数的方法。
graph LR
A[初始参数] --> B{计算梯度}
B --> C[更新参数]
C --> D[判断是否收敛]
D --> E{是} --> F[结束]
D --> G{否} --> A
扩展阅读
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