「AIGC算法」深度神经网络_aigc算法分类

深度神经网络（Deep Neural Networks, DNNs）是一类具有多个层（通常称为隐藏层）的人工神经网络。它们在很多领域都取得了革命性的进展，包括图像识别、语音识别、自然语言处理等。深度神经网络之所以强大，是因为它们能够学习数据中的复杂模式和非线性关系。

一、基本原理

基本组成部分：

1. 输入层：接收输入数据。
2. 隐藏层：网络中的中间层，可以有多个，负责提取特征和进行非线性变换。
3. 输出层：产生最终的预测或分类结果。

工作机制：

1. 前向传播：数据从输入层经过每一层的隐藏层，每层通过激活函数进行非线性变换，最终到达输出层。
2. 激活函数：如ReLU、Sigmoid或Tanh，用于引入非线性，使网络能够学习复杂的函数映射。
3. 权重和偏置：每一层的神经元都有权重和偏置，这些参数在训练过程中通过反向传播算法进行更新。
4. 反向传播：在训练过程中，网络的误差通过反向传播算法从输出层传回输入层，用于调整权重和偏置以减少误差。

训练过程：

1. 损失函数：定义了模型预测与实际值之间的差异，常见的损失函数包括均方误差