深度学习基础知识

深度学习是机器学习领域的一个分支，它通过模拟人脑神经网络的结构和功能，使计算机能够从数据中自动学习和提取特征。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。神经网络通过调整神经元之间的连接权重来学习数据中的特征。

2. 激活函数

激活函数是神经网络中用于引入非线性特性的函数。常见的激活函数有Sigmoid、ReLU和Tanh等。

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异。常见的损失函数有均方误差（MSE）和交叉熵（Cross-Entropy）等。

4. 优化算法

优化算法用于调整模型参数，以最小化损失函数。常见的优化算法有梯度下降（Gradient Descent）、Adam和RMSprop等。

5. 深度学习应用

深度学习在各个领域都有广泛的应用，如图像识别、语音识别、自然语言处理等。

神经网络结构

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