深度学习是机器学习的一个子领域，它通过构建复杂的神经网络模型来学习数据中的模式和特征。以下是一些关于深度学习的基本概念：

  • 神经网络：深度学习的基础是神经网络，它模拟人脑的神经元结构，通过层的堆叠来进行特征提取和决策。
  • 损失函数：损失函数用于评估模型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）和交叉熵损失（Cross-Entropy Loss）。
  • 优化器：优化器用于调整神经网络的权重，以最小化损失函数，常见的优化器有随机梯度下降（SGD）和Adam。

深度学习神经网络结构

  • 卷积神经网络（CNN）：适用于图像识别和处理，它能够自动提取图像中的特征。
  • 循环神经网络（RNN）：适用于序列数据，如文本和语音，它能够捕捉序列中的时序信息。
  • 生成对抗网络（GAN）：由生成器和判别器组成，用于生成逼真的数据，如图像和文本。

卷积神经网络示例

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