【深度学习】深度（Deep Learning）学习基础

深度学习（Deep Learning）

深度学习是一种基于人工神经网络的机器学习方法，通过多个层次（深度）的神经网络从数据中自动学习特征和模式。它是人工智能的一个核心领域，尤其在处理复杂数据（如图像、文本、语音等）时表现出色。

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深度学习的核心概念

1. 神经网络

深度学习的基础是人工神经网络，通过多个隐藏层来增强模型的表达能力。
每一层的神经元将输入数据转化为更高层次的特征，最终输出预测结果。

2. 深度结构

“深度”指的是网络包含多个隐藏层。相比传统浅层网络，深度结构可以表示更复杂的非线性关系。

3. 特征学习

深度学习可以从数据中自动提取特征，不依赖手工设计的特征工程。

4. 数据驱动

深度学习通常需要大规模数据和高性能计算资源。

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深度学习的关键技术

1. 激活函数

通过引入非线性映射，使神经网络能够学习复杂关系。

• ReLU（Rectified Linear Unit）:
• Sigmoid:
• Tanh:

2.