深度学习是机器学习的一个子领域，它通过模拟人脑神经网络来学习数据中的模式。本教程将为您介绍深度学习的基础知识，包括神经网络、激活函数、损失函数等。
神经网络
神经网络是深度学习的基础。它由多个层组成，包括输入层、隐藏层和输出层。每个层都包含多个神经元，神经元之间通过权重连接。
- 神经元：神经网络的基本单元，负责接收输入、计算输出。
- 权重：连接神经元之间的参数，用于调整输入信号的重要性。
- 偏置：每个神经元的额外输入，用于调整输出。
激活函数
激活函数用于引入非线性，使神经网络能够学习复杂的数据模式。
- Sigmoid：将输入压缩到0和1之间。
- ReLU：非线性函数，常用于隐藏层。
- Tanh：将输入压缩到-1和1之间。
损失函数
损失函数用于评估模型的预测结果与真实值之间的差异。
- 均方误差（MSE）：预测值与真实值差的平方的平均值。
- 交叉熵损失：用于分类问题，衡量预测概率与真实概率之间的差异。
实践指南
想要了解更多关于深度学习的实践指南，可以访问我们的深度学习实践教程。
图片展示
下面是一张神经网络结构的示意图：