深度学习基础

深度学习是机器学习领域的一个重要分支，它通过模拟人脑神经网络的结构和功能，使计算机能够从大量数据中学习并提取特征。以下是一些深度学习的基础概念：

神经网络（Neural Networks）：神经网络是深度学习的基础，它由多个神经元组成，每个神经元都连接到其他神经元，并通过权重进行信息传递。
激活函数（Activation Functions）：激活函数用于将神经元的线性输出转换为非线性输出，使得神经网络具有非线性学习能力。
损失函数（Loss Functions）：损失函数用于衡量模型的预测结果与真实值之间的差异，是优化模型参数的重要依据。
反向传播（Backpropagation）：反向传播是一种优化算法，用于计算损失函数对模型参数的梯度，从而更新模型参数，使模型更接近真实值。

以下是一个简单的深度学习模型示例：

import tensorflow as tf

# 创建一个简单的神经网络模型
model = tf.keras.models.Sequential([
    tf.keras.layers.Dense(64, activation='relu', input_shape=(784,)),
    tf.keras.layers.Dense(10, activation='softmax')
])

# 编译模型
model.compile(optimizer='adam',
              loss='sparse_categorical_crossentropy',
              metrics=['accuracy'])

# 训练模型
model.fit(x_train, y_train, epochs=5)

扩展阅读

想要了解更多关于深度学习的知识，可以参考以下链接：