深度学习入门

什么是深度学习？

深度学习（Deep Learning, DL）是机器学习的一个子领域，它使用具有多层结构的人工神经网络（Artificial Neural Networks, ANNs）来学习数据的复杂表示。

核心概念：人工神经网络

神经元 (Neuron)

• 结构：接收输入，进行加权求和，通过激活函数处理，然后产生输出。
• 激活函数：引入非线性，使网络能够学习复杂模式。常用激活函数包括 ReLU, Sigmoid, Tanh。

网络层 (Layer)

• 输入层 (Input Layer)：接收原始数据。
• 隐藏层 (Hidden Layer)：进行特征提取和转换。深度学习通常包含多个隐藏层。
• 输出层 (Output Layer)：产生最终的预测或分类结果。

前向传播 (Forward Propagation)

数据从输入层流向输出层的过程，计算网络的预测结果。

反向传播 (Backward Propagation)

计算预测结果与真实标签之间的误差，并将误差信息反向传播回网络，用于更新网络权重（通过梯度下降等优化算法）。

常见的深度学习模型

1. 卷积神经网络 (Convolutional Neural Networks, CNN)

• 特点：特别擅长处理网格状数据，如图像。通过卷积层提取空间层级特征。
• 应用：图像识别、目标检测、图像生成。

2. 循环神经网络 (Recurrent Neural Networks, RNN)

• 特点：能够处理序列数据，具有"记忆"能力，可以捕捉时间依赖关系。
• 变种：长短期记忆网络 (LSTM)、门控循环单元 (GRU)，用于解决 RNN 的梯度消失/爆炸问题。
• 应用：自然语言处理（文本生成、机器翻译）、语音识别、时间序列预测。

3. Transformer

• 特点：基于自注意力机制（Self-Attention），能够并行处理序列数据，在 NLP 领域取得了巨大成功。
• 应用：BERT, GPT 系列模型。

常用框架

• TensorFlow: 功能全面，生态系统完善，适合生产部署。
• PyTorch: 灵活性高，易于调试，在研究领域非常流行。
• Keras: 高层 API，可以运行在 TensorFlow, Theano, CNTK 之上，易于快速原型设计。

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