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深度学习基础(一)神经网络基本原理
定义损失、进行优化
人工神经网络( Artificial Neural Network, 简写为ANN)也简称为神经网络(NN),是一种模仿生物神经网络结构和功能的 计算模型。
神经网络(Neural Networks)是一类受生物神经系统启发的机器学习模型,模仿人脑神经元的工作机制,通过大量的神经元及其连接来处理和学习复杂的数据模式。神经网络广泛应用于图像识别、自然语言处理、语音识别等领域,极大地推动了人工智能的发展。
深度神经网络(DNN)是一种基于人工神经网络(ANN)的机器学习模型,具有多层非线性变换单元,用于学习数据的复杂表示。它的深度来自于多层次的神经元堆叠,允许模型从数据中学习和表达更高级别的抽象特征。