1、深度学习与TensorFlow入门

深度学习与TensorFlow入门

1. 机器学习与深度学习概述

1.1 机器学习介绍

机器学习主要关注将原始数据转化为信息，进而转化为可操作智能的算法。它非常适合大数据的预测分析，没有机器学习，处理海量信息几乎是不可能的。机器学习主要分为以下几类：
- 监督学习 ：使用带标签的数据进行训练，目标是学习输入数据和标签之间的映射关系。
- 无监督学习 ：处理无标签的数据，旨在发现数据中的模式和结构。
- 强化学习 ：智能体通过与环境进行交互，根据环境反馈的奖励信号来学习最优策略。

1.2 深度学习定义

深度学习是机器学习算法的一个分支，基于学习多层次的表示。近年来，强大的深度学习算法不断涌现，可用于图像识别、自然语言处理等复杂任务。深度学习算法本质上是复杂神经网络的实现，通过分析大量数据来进行学习。

1.3 深度学习历史

深度学习的发展经历了多个阶段，早期由于计算能力和数据量的限制，发展较为缓慢。随着硬件技术的进步和大数据的出现，深度学习在近年来取得了巨大的成功。

1.4 深度学习解决的问题

深度学习在许多领域都有广泛的应用，如计算机视觉、自然语言处理、语音识别等。它能够处理复杂的模式识别问题，为这些领域带来了显著的性能提升。

2. 神经网络基础

2.1 生物神经元与人工神经元

• 生物神经元 ：是神经系统的基本