深度学习入门：从神经网络基础到前向传播全面解析
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目录
- 深度学习概述
- 神经网络基础
- 2.1 生物神经元与人工神经元
- 2.2 感知机模型
- 2.3 激活函数详解
- 神经网络结构
- 3.1 单层神经网络
- 3.2 多层感知机(MLP)
- 3.3 网络拓扑结构
- 前向传播算法
- 4.1 数学原理
- 4.2 矩阵表示
- 4.3 实现示例
- 总结与展望
- 常见问题FAQ
1. 深度学习概述
🚀 深度学习是机器学习的一个分支，它试图使用包含复杂结构或由多重非线性变换构成的多个处理层对数据进行高层抽象。近年来，深度学习在计算机视觉、自然语言处理、语音识别等领域取得了突破性进展。
表1：机器学习与深度学习对比
| 特性 | 传统机器学习 | 深度学习 |
|---|---|---|
| 特征提取 | 人工设计 | 自动学习 |
| 数据需求 | 相对较少 | 大量数据 |
| 计算资源 | 中等 | 要求高 |
| 可解释性 | 较好 | 较差 |
| 适用场景 | 结构化数据 | 非结构化数据 |
图1：深度学习发展历程
