【深度学习基础知识 - 23】深度学习中常用的优化器

深度学习是机器学习的一个分支，它通过模拟人脑神经网络的结构和功能，实现了对复杂数据的学习和理解。以下是深度学习的一些基础知识入门： 1. 神经网络：神经网络是深度学习的基本模型，它由多个神经元组成。每个神经元接收一些输入，经过加权和激活函数处理后，产生一个输出。 2. 前向传播：前向传播是指神经网络从输入层到输出层的过程。它通过不断对输入数据进行加权处理和非线性变换，最终得到输出结果。 3. 反向传播：反向传播是指根据输出结果与真实标签之间的差异，通过链式法则将误差逐层反向传播到各个神经元，从而更新网络中的权重和偏置。 4. 损失函数：损失函数用于衡量模型输出与真实标签之间的差异。常见的损失函数有均方误差（MSE）、交叉熵（Cross Entropy）等。 5. 激活函数：激活函数引入非线性变换，使得神经网络可以学习非线性关系。常见的激活函数有ReLU、Sigmoid、Tanh等。 6. 优化算法：优化算法用于更新神经网络中的权重和偏置，以使损失函数最小化。常见的优化算法有梯度下降（Gradient Descent）、Adam等。 7. 深度学习框架：深度学习框架提供了一种方便快捷的方式来构建、训练和部署神经网络模型。常见的深度学习框架有TensorFlow、PyTorch等。 以上是深度学习基础知识的简要介绍，希望能对你入门深度学习有所帮助。如果你对某个具体主题有更深入的需求，可以告诉我。