深度学习基础知识

深度学习是机器学习的一个重要分支，它通过模拟人脑神经网络的结构和功能，让计算机具备从数据中学习、推理和决策的能力。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，它由大量的神经元组成，每个神经元都与其他神经元连接。神经网络通过学习输入数据与输出结果之间的关系，来预测新的输入数据。

2. 激活函数

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

3. 前向传播与反向传播

前向传播是指将输入数据通过神经网络进行计算，得到输出结果的过程。反向传播是指根据输出结果与真实值的误差，来更新网络中各个神经元的权重和偏置。

4. 损失函数

损失函数用于衡量预测值与真实值之间的差异，常见的损失函数有均方误差（MSE）和交叉熵（Cross-Entropy）等。

5. 深度学习框架

深度学习框架如TensorFlow和PyTorch等，提供了丰富的工具和函数，方便开发者进行深度学习模型的构建和训练。

神经网络

更多关于深度学习的知识，可以参考我们站的深度学习教程。

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