深度学习是机器学习的一个子领域，它通过模拟人脑的神经网络结构，让计算机具备自动学习和分析数据的能力。以下是一些深度学习的基础知识：

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。每个神经元都接收来自其他神经元的输入，并产生输出。

  • 输入层：接收原始数据。
  • 隐藏层：对输入数据进行处理和转换。
  • 输出层：输出最终的预测结果。

2. 激活函数

激活函数用于引入非线性因素，使得神经网络能够学习复杂的函数关系。常见的激活函数有：

  • Sigmoid：输出介于0和1之间的值。
  • ReLU：输出大于0的值。
  • Tanh：输出介于-1和1之间的值。

3. 损失函数

损失函数用于衡量预测值与真实值之间的差距。常见的损失函数有：

  • 均方误差（MSE）：适用于回归问题。
  • 交叉熵（CE）：适用于分类问题。

4. 梯度下降

梯度下降是一种优化算法，用于寻找使损失函数最小的参数值。通过不断调整参数，使得预测结果更接近真实值。

5. 本站链接

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