深度学习是机器学习的一个子领域,它通过模拟人脑的神经网络结构来学习数据中的特征和模式。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。它由多个相互连接的神经元组成,每个神经元都负责处理一部分数据,并将结果传递给下一个神经元。
2. 前向传播和反向传播
深度学习模型通常使用前向传播来计算输出,并使用反向传播来更新网络权重。
3. 损失函数
损失函数用于衡量模型预测值与真实值之间的差距。常用的损失函数包括均方误差(MSE)和交叉熵损失。
4. 优化器
优化器用于调整网络权重,以最小化损失函数。常见的优化器有随机梯度下降(SGD)和Adam。
5. 应用
深度学习在许多领域都有广泛应用,如图像识别、自然语言处理和医疗诊断。
神经网络
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