10、深度学习中的神经网络技术解析

深度学习中的神经网络技术解析

在深度学习领域，有多种神经网络模型发挥着重要作用，下面将为大家详细介绍几种常见神经网络的原理、工作机制及应用。

基础概念

在深入了解具体的神经网络之前，我们先明确两个重要的基础概念：
- 批量大小（Batch Size） ：指的是在一次随机梯度下降（SGD）迭代中输入的观测值数量。
- 轮次（Epoch） ：当整个数据集在神经网络中完成一次前向和反向传播时，就完成了一个轮次。为了充分利用有限的数据，通常需要将整个数据集多次通过神经网络。轮次的数量可以设置为 1 到无穷大之间的整数值，除了指定固定的轮次数量，还可以设置停止准则，例如当损失函数的误差值小于某个阈值，或者误差率不再有显著改善时，算法可以停止。

卷积神经网络（CNN）

卷积神经网络（Convolutional Neural Network，CNN）是一种常用于处理序列数据的神经网络。

CNN 的适用场景

CNN 适用于数据序列具有重要意义的情况。例如，在分析语音数据时，不同时间戳下每个语音频段的强度很重要，如果改变语音数据的顺序，其含义将完全改变；对于图像来说，其模式基于像素序列，如果重新排列像素列，图像将不再是原来的样子。CNN 的基本准则是数据列越接近，它们之间的相关性就越强。

CNN 的学习目标

• 理解 CNN 的架构。
• 理解 CNN 的工作机制。

CNN 的主要要点

CNN 的工作机制可