深度学习理论是人工智能领域的重要分支，研究如何通过多层神经网络模拟人脑处理数据的方式。以下是几个关键概念：
神经网络结构 📌
神经网络由输入层、隐藏层和输出层组成，每一层包含多个神经元。通过调整权重和偏置，网络能够学习复杂的模式。反向传播算法 🔄
反向传播是训练神经网络的核心方法，通过计算损失函数的梯度来更新参数。这一过程需要高效的计算资源和优化策略。优化算法 📈
常见的优化算法包括梯度下降、Adam等，它们决定了模型训练的速度和效果。选择合适的优化器对模型性能至关重要。
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