深度学习是人工智能领域的一个重要分支，它通过模拟人脑神经网络结构，实现复杂的模式识别和数据分析。以下是深度学习理论的一些基本概念：
1. 神经网络
神经网络是由大量神经元组成的计算模型，每个神经元都与其他神经元连接。通过调整神经元之间的连接权重，神经网络可以学习和存储信息。
- 神经元结构：每个神经元包括输入层、隐藏层和输出层。
- 激活函数：用于确定神经元是否被激活，常见的激活函数有Sigmoid、ReLU等。
2. 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。常用的损失函数有均方误差（MSE）、交叉熵损失等。
3. 优化算法
优化算法用于调整神经网络中的连接权重，以最小化损失函数。常见的优化算法有梯度下降、Adam等。
4. 卷积神经网络（CNN）
卷积神经网络是一种用于图像识别和处理的神经网络，具有局部感知、权重共享等特点。
- 卷积层：用于提取图像特征。
- 池化层：用于降低特征维度，减少计算量。
5. 循环神经网络（RNN）
循环神经网络是一种用于序列数据处理和预测的神经网络，具有记忆功能。
- 循环层：用于处理序列数据。
- 门控机制：用于控制信息的流动。
扩展阅读
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神经网络结构
卷积神经网络
循环神经网络