深度学习原理概述

深度学习作为机器学习的重要分支，其核心在于通过多层神经网络模拟人脑处理数据的方式。以下是关键概念解析：

基础架构

• 神经网络层级：输入层 → 隐藏层 → 输出层

  

• 激活函数：如ReLU、Sigmoid、Tanh

  

• 损失函数：均方误差（MSE）、交叉熵（Cross_Entropy）等

  

核心训练机制

1. 前向传播：数据逐层计算输出
2. 反向传播：通过梯度下降调整参数
3. 优化算法：如SGD、Adam

扩展阅读

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