关于深度学习下的神经网络总结 _神经

一.深度学习 1.简介
首先，有些新手会问，到底什么是深度学习？深度学习如何去理解？怎么才能更好的学习深度学习等一些问题。然后，针对这些疑问，开始学习台湾老师李宏毅的视频、吴恩达的视频或者国内知名学者的一些视频，接着寻找一系列学习资源，最后，开始怀疑自己，到底在学习什么。
以上出现的情景，正是本人遇到的。当然，或许有的人，一开始就非常理解明白以上老师讲解的内容。我们言归正传，接下来，让我们看一下什么是深度学习。
深度学习是一种基于神经网络的机器学习方法，那么什么叫做基于神经网络的机器学习方法？？？我们可以这样理解，深度学习就是为了模拟我们大脑中的神经元，神经元是什么，在高中生物会讲解，即便是文科生，相信也会了解一些。那么有人就会提问了，如何模拟呢？我们的大脑需要一系列复杂的操作才能完成一件事情，如果我们想要读书，那么大脑就需要接收到这个信号，然后去处理，处理这个动作需要多个神经元进行辅助完成，这就构成了一层又一层的网路。有了这样的启发，深度学习便应运而生。讲到这里，是不是觉得自己有点理解什么是深度神经网络，但是又觉得不是太明白，再简单的说，就是我们做一件事情，开始的信息就是深度学习的输入，经过一些大脑自动处理（可能这里涉及大脑的多次处理，也就是多层的神经网络叠加），最终我们完成了这件事情，对于大脑内部究竟怎么处理的，我们不知道。这就是我针对深度神经网络的理解。
其实，深度学习在语音识别、图像识别、自然语言处理等领域取得了重大突破。深度学习的核心就是我们提到的深度神经网络，它由多个层次构成，每个层次都可以提取不同抽象程度的特征，从而实现对复杂数据的高效处理。深度学习的训练过程通常使用反向传播算法，该算法通过不断调整网络参数，使得输出结果与实际结果尽可能接近。但最近有许多优化算法被提出，因为预训练模型的出现，导致反向传播训练的数据量太大，无法反向传播。这里只是简单的提到，后续会不断的更新相关的自己学习的内容。
接下来，我们谈谈深度学习的应用。深度学习的应用包括图像分类、目标检测、人脸识别、自然语言生成等多个领域。此外，深度学习还可以结合其他技术，如强化学习和迁移学习，进一步提升其性能。虽然深度学习在许多领域都取得了巨大成功，但它仍然存在许多挑战，如训练样本不足、过拟合等问题。未来，深度学习将继续在人工智能领域发挥重要作用，并为各行各业带来更多的创新和应用。
2.深度学习下的反向传播的简洁介绍
反向传播是深度学习中最常用的训练神经网络的方法之一。其基本思想是通过计算误差的梯度值来调整神经网络的权重和偏置，以使模型的输出结果与实际结果更加接近。具体来说，反向传播算法可以分为两个阶段：前向传播和反向传播。在前向传播阶段，输入数据通过神经网络的多个层次进行处理，最终得到输出结果。在这个过程中，每一层的输出结果会成为下一层的输入数据，并且每个神经元都会对输入数据进行加权和运算，再通过激活函数进行非线性变换。在反向传播阶段，首先计算输出结果与实际结果之间的误差，然后根据误差的梯度值来调整神经网络的权重和偏置。这个过程从输出层开始，一直向前传递到输入层，每个神经元都会接收到来自后一层的误差信号，并计算出梯度值，用于调整前一层的权重和偏置。反向传播算法的优点是可以训练深度神经网络，处理大规模的数据集和高维度的特征，同时也可以处理多分类和回归等复杂任务。但是反向传播算法也存在一些问题，例如容易陷入局部最优解、容易出现梯度消失和梯度爆炸等问题，需要通过优化算法和正则化方法来解决。