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深度学习入门ppt

深度学习是一种机器学习的方法,在过去的几年里已经取得了极为惊人的成果,如图像识别、语音识别、自然语言处理等领域。本文将介绍深度学习的基本概念、架构、常见算法及其应用,并附上代码示例。

一、深度学习基本概念

深度学习的核心思想是“多层次”的特征提取和分类。深度学习模型通常包含多个“隐藏层”,每一层都可以视为一个特征提取器。多个层次的特征提取器可以逐渐地将原始数据转换为高级别的抽象特征表示,并用这些特征进行分类或预测等任务。

二、深度学习架构

深度学习模型通常由输入层、隐藏层和输出层三部分组成。其中,输入层负责接收原始的数据输入,输出层负责输出模型对输入数据进行分类或预测的结果,隐藏层负责提取高级别的抽象特征表示。常见的深度学习架构包括全连接神经网络、卷积神经网络和循环神经网络等。

  1. 全连接神经网络

全连接神经网络是最简单、最基础的深度学习模型,也被称为多层感知器(Multi-Layer Perceptron,MLP)。全连接神经网络的核心是神经元,每个神经元接收多个输入,输出一个值,其计算方式是将所有输入权重相加,并加上一个偏置项,然后通过激活函数进行非线性转换,如sigmoid函数、ReLU函数、tanh函数等。多个神经元可以组成一层,多个层次的神经元可以组合成多层全连接神经网络

示例代码:

from keras.models import Sequential
from keras.layers import Dense

# 构建全连接神经网络模型
model = Sequential()
model.add(Dense(10, input_shape=(784,), activation='relu'))
model.add(Dense(10, activation
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