深度学习：从入门到实践

深度学习是一种机器学习的方法，旨在模仿人脑神经网络的工作原理，通过构建和训练多层神经网络来实现各种复杂的任务。深度学习已经取得了在图像识别、语音识别、自然语言处理等领域的显著成果，被广泛应用于各种实际应用中。

一、神经网络的基本概念

深度学习的核心是神经网络，神经网络是由多个节点（神经元）组成的网络结构。每个节点接收来自其他节点的输入，并通过一个激活函数将输入转换为输出。神经网络通常分为输入层、输出层和若干隐藏层，信息从输入层传输到输出层，中间的隐藏层则负责对输入信息进行抽象和处理。每个节点之间的连接权重表示了信息传递的强弱程度。

二、前向传播与反向传播

神经网络的训练过程主要包括前向传播和反向传播两个阶段。

1. 前向传播：在前向传播阶段，网络通过将输入数据传递给每个节点，并根据节点之间的连接权重和激活函数计算每个节点的输出。这个过程从输入层开始，经过隐藏层逐层传播，直到输出层生成最终的预测结果。

2. 反向传播：在反向传播阶段，网络根据输出结果与真实值之间的差距，通过一种称为梯度下降的优化算法来更新连接权重，以使预测结果逼近真实值。反向传播利用链式法则计算每个节点上的误差梯度，并将这些梯度逐层向后传播，从而更新整个网络的权重。

三、深度学习中的常见网络结构

1. 卷积神经网络（Convolut