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，让计算机具有自我学习和适应的能力。以下是深度学习的一些基础知识。
神经网络
神经网络是深度学习的基础。它由多个层组成，包括输入层、隐藏层和输出层。每个层都包含多个神经元，它们通过权重连接在一起。
- 输入层：接收输入数据。
- 隐藏层：对输入数据进行处理，提取特征。
- 输出层：输出最终结果。
损失函数
损失函数用于评估模型预测的准确度。常见的损失函数有均方误差（MSE）、交叉熵损失等。
优化算法
优化算法用于调整神经网络的权重，以最小化损失函数。常见的优化算法有随机梯度下降（SGD）、Adam等。
机器学习基础
了解深度学习，还需要掌握一些机器学习的基础知识，如监督学习、无监督学习、强化学习等。
扩展阅读
深度学习