15、深度学习中的文本数据优化

深度学习中的文本数据优化

1. 深度学习的现有结构

深度学习允许训练人工智能模型，根据一组输入预测输出。监督学习和无监督学习都可被视为推动人工智能领域发展的方式。深度学习的基本工作流程如下：

graph LR
    A[输入数据] --> B[神经网络处理]
    B --> C[输出预测结果]

1.1 神经网络

借助人工智能，我们可以深入了解其“大脑”结构。就像人类大脑一样，人工智能的“大脑”也有神经元，用圆圈表示，这些神经元相互连接，主要有三个不同的层：
1. 输入层 ：接受初始输入数据。
2. 中间隐藏层 ：对接收到的输入进行统计计算，模型考虑的层数越多，模型就越深。
3. 最终输出层 ：提供最终输出，通常是数据的预测或与预测类别相关的问题结果。

每个神经元之间通过权重相连，权重会极大地影响和决定输入值的排名，初始时权重是随机设置的。此外，每个神经元都关联着一个激活函数，这些函数基于一些统计公式，有多种类型的激活函数，选择正确的激活函数对模型的准确性有显著影响。当所有输入数据通过神经网络的所有层后，就会生成最终输出。

2. 现有定义中的问题

训练人工智能是深度学习中最困难的部分，面临的挑战如下：
1. 需要足够大的数据集 ：为了让模型学习到足够的特征和模式，需要大量的数据。
2.