深度学习的核心概念
你必须理解深度学习的基本要素才能理解它的基础：
深度学习的核心概念
1.人工神经网络（ANN）
深度学习的基础是人工神经网络。它们包括：
输入层：原始数据通过输入层进入网络。
隐藏层：使用网络节点的数据处理中间层。
输出层： 输出层生成成品，如估计或分组。
每个节点到节点的链接都有一个权重，用来确定其重要性。网络在训练过程中会修改这些权重以减少错误。
2.激活函数
每个神定。典型的类型包括：
ReLU（整流线性单元）：整流线性单元 (ReLU) 通过为负输入生成零、为正值生成输入本身来引入非线性。
Sigmoid：非常适合基于概率的估计，它将输出映射到 0 到 1 的范围。
Softmax ：对于多类分类，它将输出转换为概率。
3. 前向和反向传播
前向传播： 预测基于数据在网络中移动时的当前权重。
反向传播：为了提高模型的准确性，使用损失函数计算 华人澳洲数据 误差并向后传播以修改权重。
4.损失函数与优化
损失函数： 计算模型的实际值与预测值之间的偏差。分类的交叉熵损失和回归的均方误差 (MSE) 就是两个例子。
优化算法：Adam 优化器和随机生成梯度下降（SGD）等方法降低损失函数以确保有效学习。