深度学习的基本理论与方法

资 源 简 介

深度学习的基本理论与方法

详 情 说 明

深度学习作为机器学习的重要分支，其核心在于通过多层次神经网络结构来学习数据的层次化特征表示。深度学习模型通常由输入层、隐藏层和输出层构成，其中隐藏层可以包含数十甚至数百层结构。

神经网络的基本计算单元是神经元，每个神经元接收前一层神经元的输出，经过加权求和后通过激活函数进行非线性变换。常用的激活函数包括Sigmoid、ReLU和Tanh等，它们为网络引入了非线性表达能力。

模型训练的核心机制是反向传播算法，它通过计算损失函数对网络参数的梯度，将误差从输出层逐层反向传播。常用的损失函数包括交叉熵损失和均方误差等，用于衡量模型预测与真实标签之间的差异。

为了优化模型参数，研究人员开发了多种优化算法。随机梯度下降是最基础的优化方法，而Adam、RMSprop等自适应优化算法在实践中表现出更好的性能。此外，批标准化、Dropout等正则化技术也被广泛用于防止过拟合问题。