深度学习是机器学习的一个重要分支，它通过模拟人脑神经网络来学习数据中的特征和模式。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。它由多个神经元组成，每个神经元都负责处理一部分输入数据，并将处理结果传递给下一个神经元。

  • 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：输出最终结果。

2. 激活函数

激活函数用于引入非线性，使神经网络能够学习更复杂的模式。常见的激活函数有：

  • Sigmoid：输出值在0到1之间。
  • ReLU：输出值在0到正无穷之间。
  • Tanh：输出值在-1到1之间。

3. 损失函数

损失函数用于衡量模型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（Cross Entropy）：适用于分类问题。

4. 优化算法

优化算法用于调整神经网络中的参数，以最小化损失函数。常见的优化算法有：

  • 随机梯度下降（SGD）：简单易行，但收敛速度较慢。
  • Adam：结合了SGD和Momentum，收敛速度较快。

扩展阅读

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