深度学习入门：从神经网络底子到前向传播全面解析

深度学习入门：从神经网络底子到前向传播全面解析

    重磅干货！ 本文是《深度学习底子与核心技术详解》专栏的开篇之作，将体系性地带你走进深度学习的世界！建议收藏+关注，错过可能要找很久哦~
  目录

• 深度学习概述
  
• 神经网络底子
  
     
  
  • 2.1 生物神经元与人工神经元   
    
  • 2.2 感知机模子   
    
  • 2.3 激活函数详解  
    
    
  
• 神经网络结构
  
     
  
  • 3.1 单层神经网络   
    
  • 3.2 多层感知机(MLP)   
    
  • 3.3 网络拓扑结构  
    
    
  
• 前向传播算法
  
     
  
  • 4.1 数学原理   
    
  • 4.2 矩阵表示   
    
  • 4.3 实现示例  
    
    
  
• 总结与推测
  
• 常见问题FAQ
  

1. 深度学习概述

  深度学习是呆板学习的一个分支，它试图利用包罗复杂结构或由多重非线性变更构成的多个处理层对数据进行高层抽象。比年来，深度学习在计算机视觉、自然语言处理、语音识别等领域取得了突破性进展。
表1：呆板学习与深度学习对比
    特性   传统呆板学习   深度学习         特征提取   人工设计   自动学习       数据需求   相对较少   大量数据       计算资源   中等   要求高       可表明性   较好   较差       适用场景   结构化数据   非结构化数据   图1：深度学习发展历程

免责声明：如果侵犯了您的权益，请联系站长，我们会及时删除侵权内容，谢谢合作！更多信息从访问主页：qidao123.com:ToB企服之家，中国第一个企服评测及商务社交产业平台。