深度学习——1.全连接神经网络（NN）
深度学习的基石，全连接神经网络（NN），如同大脑的神经元网络，是实现深层学习的关键。深入理解神经网络，无疑能揭开深度学习的神秘面纱。
全连接神经网络由三个核心组成部分构建：输入层，隐藏层，以及输出层。每一个层次都由众多神经元交织而成，输入层接收训练数据的特征向量，数据通过连接点间精细调整的权重逐层传递，直至抵达最后一层，这个过程充满了信息的转化和深化。
值得注意的是，隐藏层的数量可以是无限的，但输入和输出层始终保持清晰的界限，一次只输入一个实例，一次只输出一个预测结果。理论上，随着隐藏层的增加和训练数据的丰富，神经网络的复杂性得以提升，几乎可以拟合任何复杂的数据模式。
神经网络的应用范围广泛，它不仅擅长于进行分类任务，亦能处理回归问题，将数据从输入映射到目标输出。
具体操作中，数据通过输入层，首先进入第一层，这里的权重乘以输入，形成新的特征。然后，这些特征通过非线性函数如sigmoid、ReLU等激活，赋予模型更强的表达能力。比如，假设第一层的激活函数是ReLU，那么经过计算后，第二层的输入会变为 。这一过程在后续的层中不断重复，直至数据在输出层形成最终的预测结果。
然而，模型的优化并非一蹴而就。通过反向传播算法，我们根据预测与实际结果的差异，计算梯度，调整每个权重W的值，以最小化误差。当模型的性能达到预期，我们就停止迭代，让神经网络在一次次调整中学习和提升。
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新罗区15290369489： 什么是深度学习 - ？
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新罗区15290369489： 深度学习会代替神经网络吗? - ？
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