深度学习的一些很重要的代码

资 源 简 介

深度学习的一些很重要的代码

详 情 说 明

深度学习是机器学习的一个分支，通过模拟人脑神经元的结构和功能来构建复杂的模型。核心代码通常涉及神经网络的基础架构、训练流程和优化方法。

神经网络基础架构 深度学习的核心是神经网络，包括输入层、隐藏层和输出层。每层由多个神经元组成，通过激活函数（如ReLU、Sigmoid）实现非线性转换。前向传播负责计算预测值，反向传播用于调整权重和偏置以减少误差。

受限玻尔兹曼机（RBM） RBM是一种无监督学习模型，常用于特征提取或预训练深度网络。其核心包含可见层和隐藏层，通过对比散度（CD）算法调整权重，以学习数据的概率分布。

训练流程 训练神经网络需要定义损失函数（如交叉熵、均方误差）和优化器（如SGD、Adam）。代码通常包括数据加载、前向传播、损失计算、反向传播和权重更新几个关键步骤。批量归一化和Dropout等技术常用于提高训练稳定性和泛化能力。

应用扩展 深度学习可应用于图像分类（CNN）、序列建模（RNN/LSTM）以及强化学习（DQN）等。核心代码会根据任务调整网络结构，如卷积层用于提取空间特征，循环层用于处理时序数据。

通过掌握这些基础模块，可以构建更复杂的模型，如GAN、Transformer等，并针对具体任务优化性能。