深度学习作为机器学习的核心分支，通过模拟人脑处理数据的机制，已在图像识别、自然语言处理等领域取得突破性进展。以下是关键知识点解析：
1. 神经网络结构
- 感知机模型：最简单的神经元形式，通过权重和激活函数实现非线性决策
- 多层网络：包含输入层、隐藏层和输出层，隐藏层数量决定模型复杂度
- 激活函数：ReLU、Sigmoid、Tanh 等赋予神经元非线性表达能力
2. 训练过程
- 前向传播：输入数据通过网络层层计算，得到预测结果
- 损失函数：衡量预测值与真实值的误差（如交叉熵、均方误差）
- 反向传播：通过梯度下降优化参数，使用链式法则进行误差回传
- 迭代优化：多次训练调整权重，直至模型收敛
3. 应用领域
- 💡 图像识别：CNN 网络在 MNIST 数据集上的应用案例
- 🗣️ 自然语言处理：RNN/LSTM 在情感分析中的实践
- 📊 时间序列预测：LSTM 网络处理股票价格数据的示例