第二章：AI大模型的基础知识2.1 机器学习与深度学习基础2.1.2 深度学习的核心原理_大模型 机器学习

1.背景介绍

1. 背景介绍

深度学习是一种人工智能技术，它基于人类大脑中的神经网络结构，通过大量数据的训练来学习和识别模式。深度学习已经应用在图像识别、自然语言处理、语音识别等领域，取得了显著的成功。在本章节中，我们将深入探讨深度学习的基础知识，揭示其核心原理和算法原理。

2. 核心概念与联系

2.1 机器学习与深度学习的区别

机器学习是一种计算机科学的分支，它涉及到计算机程序从数据中学习，而不是直接通过编程来完成任务。机器学习可以进行监督学习、无监督学习和强化学习等。深度学习是机器学习的一种特殊类型，它使用多层神经网络来模拟人类大脑中的神经网络结构，以识别复杂的模式和特征。

2.2 深度学习的核心概念

• 神经网络：深度学习的基本结构，由多个节点（神经元）和连接节点的权重组成。神经网络可以分为输入层、隐藏层和输出层。
• 前向传播：数据从输入层向输出层逐层传播，通过权重和激活函数计算得到最终输出。
• 反向传播：通过梯度下降法，计算每个权重的梯度，并更新权重值。
• 损失函数：用于衡量模型预测值与真实值之间的差异，常用的损失函数有均方误差（MSE）、交叉熵损失等。
• 优化算法：用于最小化损失函数，常用的优化算法有梯度下降、随机梯度下降、Adam等。