深度学习基础教程：探索神经网络的奥秘

深度学习入门：解析神经网络结构与实现

最新推荐文章于 2025-11-24 19:11:26 发布

CqpFsharp

最新推荐文章于 2025-11-24 19:11:26 发布

阅读量78

点赞数

CC 4.0 BY-SA版权

文章标签：深度学习神经网络人工智能机器学习-深度学习

本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/CqpFsharp/article/details/133302256

机器学习-深度学习专栏收录该内容

55 篇文章 ¥59.90 ¥99.00

订阅专栏

本文是深度学习基础教程，介绍了神经网络的基本结构、激活函数、损失函数和优化器，提供了使用TensorFlow构建全连接神经网络、训练与预测的Python代码示例，帮助初学者理解并实践深度学习。

深度学习是一种强大的机器学习技术，通过神经网络模型实现对复杂数据的建模和预测。本文将介绍深度学习的基础概念和常见的神经网络结构，并提供相应的源代码示例。

神经网络的基本结构

神经网络是深度学习的核心组成部分。它由多个神经元（或称为节点）组成的层级结构构成，每个神经元都与前一层的神经元相连。最简单的神经网络结构是全连接神经网络，其中每个神经元都与前一层的所有神经元相连。

下面是一个使用Python和TensorFlow库构建全连接神经网络的示例代码：

import tensorflow as tf

# 定义神经网络的结构
model = tf.keras.Sequential([
    tf.keras.layers

了解本专栏

订阅专栏解锁全文

确定要放弃本次机会？

福利倒计时

: :

立减 ¥

普通VIP年卡可用

立即使用

CqpFsharp

关注关注

0
点赞
踩
0

收藏

觉得还不错? 一键收藏
0
评论
分享

复制链接

分享到 QQ

分享到新浪微博

扫一扫
举报

举报

专栏目录

订阅专栏

第6篇：深度学习入门——神经网络基础

加入“Super Entity”，与全能开发团队共探AI智能体与数字人项目，开启前沿技术之旅。

03-07

512

神经网络是深度学习的基础，广泛应用于各种复杂任务。通过TensorFlow和Keras，我们可以轻松搭建和训练神经网络模型，并通过调整模型结构和参数来优化性能。数据预处理、激活函数选择和正则化是提升模型性能的关键。希望本文的代码示例和注意事项能帮助你更好地理解和应用神经网络。接下来，我们将深入探讨卷积神经网络（CNN）及其在图像识别中的应用。

深度学习：卷积神经网络从入门到精通

热门推荐

GitChat

03-28

2万+

内容简介全面介绍各种卷积神经网络的模型、算法及应用，指导读者把握其形成和演变的基本脉络，以帮助读者在较短的时间内从入门达到精通的水平。有兴趣的读者可以从本书开始，通过图像分类、识别、检测和分割的案例，逐步深入卷积神经网络的核心，掌握深度学习的方法和精髓，领会 AlphaGo 战胜人类世界冠军的奥秘。作者简介李玉鑑（鉴）北京工业大学教授，博士生导师。华中理工大学（现名为华中科技大学）本科毕...

参与评论您还未登录，请先登录后发表或查看评论

深度学习十大算法:探索Al的奥秘

2301_79537729的博客

03-04

3345

RL考虑的是智能体（Agent）与环境（Environment）的交互问题，其中的agent可以理解为学习的主体，它⼀般是咱们设计的强化学习模型或者智能体，这个智能体在开始的状态试图采取某些⾏动去操纵环境，它的⾏动从⼀个状态到另⼀个状态完成⼀次初始的试探，环境会给予⼀定的奖励，这个模型根据奖励的反馈作出下⼀次⾏动(这个⾏动就是当前这个模型根据反馈学来的，或者说这就是⼀种策略)，经过不断的⾏动、反馈、再⾏动，进⽽学到环境状态的特征规律。但是最常见的CNN都是若干卷积层+池化层的组合，如上图中的CNN结构。

深度学习：从理论到实践，探索神经网络的奥秘

努力是为了站在万人之中，成为别人的光

09-19

7688

深度学习是机器学习领域的一个引人注目的分支，它已经在计算机视觉、自然语言处理、强化学习等多个领域取得了令人瞩目的成就。本文将深入研究深度学习的核心原理、常见神经网络架构以及如何使用Python和TensorFlow库实现深度学习模型。我们将从基础开始，逐步深入，帮助读者了解深度学习的本质，同时提供实际代码示例，以便读者能够亲自动手构建深度学习模型。

探索深度学习之眼：神经网络可视化的艺术与实践

2401_85760095的博客

06-23

1054

在深度学习的神秘世界中，神经网络如同迷宫般错综复杂。然而，通过可视化这扇窗户，我们能够一窥其内部的奥秘。本文将带领读者深入神经网络的可视化领域，探索如何通过直观的图形展示来理解和优化这些复杂的模型。

深度解析：卷积神经网络的奥秘与魅力

2301_77444219的博客

07-23

805

在当今的人工智能时代，卷积神经网络（Convolutional Neural Networks，简称CNNs）无疑是计算机视觉领域的明星。从图像识别到自动驾驶汽车，从医学影像分析到艺术创作，CNNs的应用无处不在，其背后的原理也值得我们深入探索。本文旨在揭开CNNs的神秘面纱，揭示其工作原理与内在机制。

【亲测免费】探索深度学习的奥秘：《神经网络与深度学习》英文版 PDF 下载推荐

gitblog_06665的博客

10-31

370

探索深度学习的奥秘：《神经网络与深度学习》英文版 PDF 下载推荐【下载地址】神经网络与深度学习英文版PDF下载分享《神经网络与深度学习》英文版 PDF 下载项目地址: https://gitcode.com/Open-so...

探索深度学习之门：《神经网络与深度学习》中文版

gitblog_00060的博客

04-19

359

探索深度学习之门：《神经网络与深度学习》中文版去发现同类优质开源项目:https://gitcode.com/ 在这个数字化时代，机器学习特别是深度学习正引领着人工智能的革新。对于想要深入了解这一领域的初学者和专业人士，《神经网络与深度学习》是一本不可或缺的经典之作。现在，得益于tigerneil的努力，这本书已经翻译成了中文，让更多的中文读者能够无障碍地探索这一技术的奥秘。项目简介这个项目...

【免费下载】探索深度学习奥秘：邱锡鹏《神经网络与深度学习》PDF资源推荐

gitblog_06635的博客

10-29

1309

探索深度学习奥秘：邱锡鹏《神经网络与深度学习》PDF资源推荐【下载地址】邱锡鹏神经网络与深度学习PDF资源分享邱锡鹏《神经网络与深度学习》PDF资源欢迎访问本仓库，我们很高兴为您提供邱锡鹏教授编写的《神经网络与深度学习》电子书PDF版本 ...

MATLAB深度学习算法剖析：探索神经网络的数学奥秘

[MATLAB深度学习算法剖析：探索神经网络的数学奥秘](https://img-blog.csdnimg.cn/img_convert/6d6a12900c7efc34af04e849fc6cf139.png) # 1. MATLAB深度学习简介** 深度学习是一种机器学习技术，它使用多层神经网络...

MATLAB函数值计算深度学习指南：探索神经网络的奥秘，解锁深度学习的强大潜力

[MATLAB函数值计算深度学习指南：探索神经网络的奥秘，解锁深度学习的强大潜力](https://img-blog.csdnimg.cn/813f75f8ea684745a251cdea0a03ca8f.png) # 1. 深度学习基础** 深度学习是一种机器学习技术，它使用人工...

MATLAB 2012深度学习实战：探索神经网络的奥秘，构建智能系统

深度学习是一种机器学习的子领域，它使用多层人工神经网络来学习复杂模式和特征。这些网络可以从数据中自动提取高级特征，从而实现图像分类、自然语言处理和时序预测等任务的自动化。 MATLAB深度学习工具箱提供了

最新发布

2301_78372746的博客

11-24

821

鱼类识别系统，基于TensorFlow搭建卷积神经网络算法，通过收集了包括‘墨鱼’、‘多宝鱼’、‘带鱼’、‘石斑鱼’等在内的30种鱼类图像数据集进行训练，最后得到一个识别精度较高的模型，然后搭建Web可视化操作平台。前端后端：Django算法：TensorFlow、卷积神经网络算法具体功能系统分为管理员和用户两个角色，登录后根据角色显示其可访问的页面模块。登录系统后可发布、查看、编辑文章，创建文章功能中集成了markdown编辑器，可对文章进行编辑。

快速上手大模型：深度学习9（池化层、卷积神经网络1）

weixin_45728280的博客

11-20

1110

本文介绍了卷积神经网络的关键技术和经典模型。主要内容包括：1）池化层的作用与实现（最大/平均池化）；2）经典CNN模型（LeNet、AlexNet、VGG、NiN）的原理与代码实现，重点分析了AlexNet的架构改进（ReLU、Dropout、数据增强）和VGG的深层结构；3）计算机硬件配置查询方法（CPU、内存、GPU等），为模型训练提供硬件支持。文章提供了详细的PyTorch代码示例，涵盖网络构建、数据预处理和训练过程，并针对训练中的OOM问题给出了解决方案建议。

深度学习日记2025.11.20

leiming6的博客

11-20

581

在深度学习里通常指：。它是衡量的指标，比参数量更能反映“推理时到底要算多少”。

Python模型优化实战：深度学习加速与压缩技巧

我是二川兄，对Web开发、GIS开发、3D模型、机器学习、面试技巧等方面都有一些涉猎~ 欢迎您加入技术交流圈！你可以在我的文章末尾找到我~

11-21

1939

Python模型优化实战：深度学习加速与压缩技巧

神经网络深度解析：从神经元到深度学习的进化之路

qq_51229257的博客

11-24

470

周志华《机器学习》第五章“神经网络”是连接传统机器学习与深度学习的桥梁——它从模拟人脑神经元的基本模型出发，逐步构建多层网络，核心突破是BP算法的提出，最终延伸到深度学习的核心思想。本章的核心逻辑是：通过“神经元加权求和+激活函数”构建基本单元，用多层结构拟合非线性关系，靠BP算法优化参数，再通过不同网络拓扑适应不同任务。本文将从“基础模型→核心算法→代码实现→习题解答”四个维度，用通俗比喻和实例拆解第五章的核心知识，帮你吃透神经网络的设计原理与工程实践。神经网络的最小单元是神经元，源于1943年提出的M-

深度学习之基于paddle的多机训练资源配置

qq_42936727的博客

11-24

实际应用时，常会遇到更加复杂的机器学习或深度学习任务，需要运算速度更高的硬件（如GPU、NPU），甚至同时使用多个机器共同训练一个任务（多卡训练和多机训练）

人工智能、机器学习与深度学习：从概念到实践

已掌握java全栈，简单的java项目逻辑。目前正在学习鸿蒙开发，有兴趣的小伙伴可以一起学习！！！

11-21

1003

今天开始去探索ai的路程，带领大家实现从0到1的探索之路！！！在当今科技浪潮中，“人工智能”（Artificial Intelligence, AI）已成为家喻户晓的热词。然而，很多人对“AI”“机器学习”（Machine Learning, ML）和“深度学习”（Deep Learning, DL）之间的关系感到困惑。它们究竟是同一事物的不同叫法，还是层层递进的技术体系？本文将用通俗语言厘清三者的关系，并通过经典案例帮助你建立清晰的认知框架。