什么是深度学习?5分钟简单了解深度学习（高清下载）

作者：曾开心哈发布时间：2024-07-11

深度学习机器学习人工智能

深度学习(DL，Deep Learning)是机器学习(ML，Machine Learning)领域中一个新的研究方向，它被引入机器学习使其更接近于最初的目标一一人工智能。

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什么是深度学习问题？

深度学习问题通常指的是深度学习模型训练过程中出现的各种挑战和难题。以下是一些常见的深度学习问题：过拟合：当模型在训练数据上表现良好但在测试数据上表现糟糕时，就会出现过拟合问题。这通常是由于模型过于复杂而导致的，可以通过增加训练数据、减少模型复杂度或使用正则化技术等方法来解决。梯度消失/爆炸：在深度神经网络中，反向传播算法需要计算每个神经元的梯度。但是，当神经网络变得非常深时，梯度可能会变得非常小或非常大，这会导致训练困难。解决这个问题的方法包括使用梯度剪裁、权重初始化技巧、batch normalizat

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深度学习是机器学习的一种特殊形式，它模拟了人脑中的神经网络，可以自动学习和识别模式。与传统的机器学习方法不同，深度学习使用多层神经网络，可以自动地提取和组合特征，从而实现对复杂模式的自动学习和推理。深度学习中最常用的神经网络是前馈神经网络（Feedforward Neural Network），也称为多层感知机（Multilayer Perceptron）。前馈神经网络由多个神经元组成，分为输入层、隐藏层和输出层。每个神经元都与上一层的每个神经元相连，并带有权重值，用于计算神经元的输出。通过多次迭代和反向

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