深度学习是机器学习的一个子领域，它模仿人脑的工作方式，通过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。每个神经元都接收来自其他神经元的输入，并通过激活函数产生输出。
- 输入层：接收原始数据。
- 隐藏层：对数据进行特征提取和变换。
- 输出层：产生最终的预测结果。
2. 激活函数
激活函数是神经网络中用于引入非线性特性的函数。常见的激活函数包括：
- Sigmoid
- ReLU
- Tanh
3. 优化算法
优化算法用于调整神经网络的参数，以最小化损失函数。常见的优化算法包括：
- 梯度下降
- Adam
- RMSprop
4. 损失函数
损失函数用于衡量预测结果与真实值之间的差异。常见的损失函数包括：
- 交叉熵损失
- 均方误差
- 对数损失
5. 深度学习应用
深度学习在许多领域都有广泛应用，例如：
- 图像识别
- 语音识别
- 自然语言处理
- 无人驾驶
神经网络结构
6. 学习资源
以下是一些学习深度学习的资源：
希望这些基础知识能帮助你更好地理解深度学习。如果你有其他问题，欢迎在评论区留言。