深度学习基础概念(一)(科普入门) 🧠💡

🚀 深度学习作为人工智能领域的一个重要分支，近年来得到了广泛的关注和发展。今天，让我们一起揭开它的神秘面纱，探索其中的基础概念吧！🔍

🧠 首先，我们需要了解什么是神经网络。想象一下人脑中的神经元是如何连接和传递信息的，深度学习中的神经网络就是模仿这个过程设计出来的。每一层神经元都会处理输入数据，并将结果传递给下一层。💡

💡 其次，激活函数是神经网络中非常重要的一个部分。它决定了神经元是否被激活，从而影响到整个网络的学习能力。常见的激活函数有Sigmoid、ReLU等。📈

🌟 接下来，我们来谈谈损失函数。它是衡量模型预测值与真实值之间差距的一种方式。通过不断调整模型参数以最小化损失函数，可以使模型逐渐逼近真实情况。🎯

📚 最后但同样重要的是反向传播算法。它是一种用于训练神经网络的有效方法，通过计算损失函数对每个参数的梯度，进而更新参数使得损失函数减小。🔄

🌈 以上就是关于深度学习的一些基础知识，希望对你有所帮助。未来我们将继续深入探讨更多有趣的内容。敬请期待！📆

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