深度学习基础及数学原理

资 源 简 介

深度学习基础及数学原理

详 情 说 明

深度学习作为机器学习的重要分支，其核心在于构建多层神经网络来模拟人脑的认知机制。要理解深度学习的运作原理，首先要掌握几个关键数学概念。

神经网络的基本单位是神经元，每个神经元接收输入信号，并通过权重和偏置进行线性变换。激活函数（如Sigmoid、ReLU）的引入为模型添加了非线性因素，使网络能够拟合复杂函数。

前向传播是数据从输入层流向输出层的过程，期间每一层都会对数据进行变换。而反向传播算法则通过链式法则计算损失函数对各个参数的梯度，这些梯度指示了如何调整权重以最小化误差。

梯度下降及其变体（如随机梯度下降、Adam）利用计算得到的梯度逐步更新网络参数。学习率作为关键超参数，控制着每次更新的步长，合适的学习率能平衡收敛速度与稳定性。

理解这些基础数学原理是掌握深度学习的关键，后续更复杂的结构如卷积神经网络和循环神经网络都是在此基础上的扩展。