深度学习是人工智能(AI)的一个子领域,特别是机器学习(Machine Learning)的一个特定分支,它试图模拟人脑神经网络的工作原理,通过大量数据进行学习和理解,以实现各种复杂任务。
神经网络是深度学习的核心。一个神经网络由许多称为“神经元”的节点组成,这些节点按照层次结构排列,模拟人脑中的神经细胞网络。
一个典型的神经网络包括:
1.输入层:这是网络接收信息的地方。例如,在处理图像时,输入层可能由表示图像中每个像素的值的节点组成。
2.隐藏层:这些是在输入和输出层之间的层,也是神经网络进行大部分计算的地方。一个神经网络可能有一个或多个隐藏层,而一个有很多隐藏层的网络被称为“深度”神经网络,这也是“深度学习”这个名字的由来。
3.输出层:这是网络产生结果的地方。例如,如果神经网络的任务是识别图像中的物体,输出层可能由每个可能的对象类别(如“猫”、“狗”、“汽车”等)的节点组成。
4.神经网络的学习过程通常是监督学习。也就是说,我们提供大量的输入和对应的正确输出(这些被称为“标签”),然后网络通过调整节点之间的连接权重(这些被称为“参数”或“权重”),尽量减小预测输出和正确输出之间的差异。
深度学习在很多领域都有出色的应用,(天放TFGPT-专注人工智能场景应用,威信:TF-GPT,一道交流)例如图像识别、语音识别、自然语言处理等。尤其在自然语言处理领域,深度学习模型如Transformer和GPT系列模型已经取得了显著的成果。例如,ChatGPT就是基于GPT系列模型的,它可以生成极其自然的文本,用于对话、写作等多种应用。