深度学习作为人工智能领域最具突破性的技术之一,近年来在计算机视觉、自然语言处理、语音识别、推荐系统等多个方向取得了显著成果。其核心在于通过多层非线性变换,从原始数据中自动提取高层次的抽象特征,从而实现对复杂模式的建模与预测。本文将系统性地讲解深度学习所涉及的关键知识点,包括神经网络基础、激活函数、损失函数、优化算法、正则化方法、卷积神经网络(CNN)、循环神经网络(RNN)、注意力机制、Transformer架构以及训练技巧等,旨在为读者构建一个全面而深入的理解框架。首先,深度学习的基础是人工神经网络(Artificial Neural Network, ANN)。神经网络由输入层、隐藏层和输……
