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。以下是一些深度学习基础知识：

1. 神经网络

神经网络是由多个相互连接的神经元组成的计算模型。每个神经元都接收来自其他神经元的输入，并产生输出。

  • 前馈神经网络：数据从输入层流向输出层，没有循环。
  • 卷积神经网络（CNN）：常用于图像识别和处理。
  • 循环神经网络（RNN）：能够处理序列数据，如时间序列或文本。

2. 损失函数

损失函数用于衡量模型预测值与真实值之间的差异。常见的损失函数包括：

  • 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

优化算法用于调整模型参数，以最小化损失函数。常见的优化算法包括：

  • 随机梯度下降（SGD）：简单且高效。
  • Adam优化器：结合了SGD和Momentum算法的优点。

4. 模型评估

模型评估是评估模型性能的重要步骤。常用的评估指标包括：

  • 准确率：模型正确预测的样本数占总样本数的比例。
  • 召回率：模型正确预测的阳性样本数占总阳性样本数的比例。
  • F1分数：准确率和召回率的调和平均。

扩展阅读

想了解更多关于深度学习的内容，可以阅读以下文章：

神经网络

损失函数

优化算法