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结构，使计算机能够从数据中学习并做出决策。以下是深度学习基础知识的一些要点：

1. 神经网络

神经网络是由大量相互连接的神经元组成的计算模型。每个神经元可以接收输入，进行计算，并将结果传递给其他神经元。

  • 前馈神经网络：数据从前向后传递，没有循环。
  • 卷积神经网络（CNN）：常用于图像识别。
  • 循环神经网络（RNN）：处理序列数据，如时间序列或文本。

2. 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）：用于回归问题。
  • 交叉熵损失：用于分类问题。

3. 优化算法

优化算法用于调整神经网络的权重，以最小化损失函数。常见的优化算法有：

  • 随机梯度下降（SGD）：简单但效率低。
  • Adam：结合了SGD和动量方法，通常表现更好。

4. 数据预处理

数据预处理是深度学习的重要步骤，包括：

  • 归一化：将数据缩放到相同范围。
  • 去噪：去除数据中的噪声。
  • 特征提取：从数据中提取有用的信息。

5. 模型评估

模型评估用于判断模型的性能。常用的评估指标有：

  • 准确率：预测正确的样本比例。
  • 召回率：实际为正类但被模型预测为负类的比例。
  • F1分数：准确率和召回率的调和平均。

扩展阅读

想要了解更多关于深度学习的知识，可以阅读以下教程：

神经网络结构