什么是深度学习？

深度学习是机器学习的一个分支，通过模拟人脑处理数据的方式，让计算机能够自动学习特征。其核心在于使用多层神经网络（Multi-Layer Perceptron）进行数据抽象与模式识别。

  • 🤖 神经网络结构：由输入层、隐藏层和输出层组成，每一层包含多个神经元
  • 🌐 应用领域：图像识别、自然语言处理、语音助手等
  • 📚 扩展阅读：深度学习原理详解
神经网络结构

神经网络基础组件

  1. 权重与偏置（Weights & Biases）：决定神经元对输入的响应强度
  2. 激活函数（Activation_Function）：如ReLU、Sigmoid、Tanh等，用于引入非线性
  3. 损失函数（Loss_Function）：衡量预测结果与真实值之间的差距
神经网络组件

训练与优化过程

深度学习模型通过反向传播算法（Backpropagation）不断优化参数：

  1. 前向传播：计算预测结果
  2. 损失计算：比较预测值与真实值
  3. 反向传播：通过梯度下降调整权重
  4. 迭代训练：重复上述过程直到模型收敛

⚡ 优化算法：包括SGD、Adam、RMSprop等，可显著影响训练效率

反向传播过程

常用深度学习框架

  • 📘 TensorFlow：由Google开发的开源框架
  • 📘 PyTorch：Facebook主导的动态计算框架
  • 📘 Keras：基于TensorFlow的高层API

了解更多深度学习框架

学习资源推荐

  1. 深度学习入门指南 - 官方教程
  2. 神经网络数学基础 - 详细推导
  3. 实战案例库 - 代码演示