深度学习是机器学习的一个子领域，它让计算机通过学习大量的数据来识别模式并做出决策。以下是一些深度学习的基础概念：

1. 神经网络

神经网络是深度学习的基础，它模拟人脑的神经元结构，通过层叠的神经元进行数据的传递和处理。

  • 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：输出最终的结果。

神经网络结构

2. 损失函数

损失函数用于衡量模型的预测值与真实值之间的差距，常用的损失函数有均方误差（MSE）和交叉熵（Cross Entropy）。

  • 均方误差：用于回归问题。
  • 交叉熵：用于分类问题。

3. 优化器

优化器用于调整模型参数，以最小化损失函数。常见的优化器有SGD（随机梯度下降）、Adam等。

  • SGD：简单且有效的优化器，但需要手动调整学习率。
  • Adam：自适应学习率优化器，通常表现优于SGD。

优化器

扩展阅读

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