深度学习
深度学习是机器学习的一个分支，其核心思想是通过模拟人脑的神经网络结构，让机器从数据中自动学习复杂模式。下面分步骤详细解释：

1. 基础概念：神经网络
   深度学习的基础是人工神经网络（ANN），它由大量相互连接的“神经元”组成。每个神经元接收输入信号，通过加权求和后，经过一个非线性激活函数（如Sigmoid或ReLU）产生输出。单个神经元可完成简单分类，但多层神经元的组合能学习更复杂的特征。

2. 核心结构：多层网络与层级特征提取
   深度学习的“深度”指网络包含多个隐藏层。每一层逐步提取数据的抽象特征：

   • 浅层网络（如输入层）识别基础模式（如图像中的边缘、颜色）。
   • 中间层组合这些模式为更复杂的结构（如眼睛、鼻子）。
   • 深层网络进一步整合为高级语义特征（如人脸轮廓）。
     这种层级结构使模型能理解高维数据中的非线性关系。

3. 训练过程：反向传播与梯度下降
   模型通过“训练”调整参数（权重和偏置）：

   • 前向传播：输入数据逐层计算，得到预测结果。
   • 损失函数：衡量预测值与真实值的误差（如交叉熵损失）。
   • 反向传播：将误差从输出层向输入层反向传递，计算每个参数对误差的贡献（梯度）。
   • 梯度下降：沿梯度反方向更新参数，逐步最小化误差。优化算法（如Adam）会动态调整学习率以提高效率。

4. 关键技术：正则化与优化
   为防止过拟合（模型过度记忆训练数据），常用技术包括：

   • Dropout：随机屏蔽部分神经元，强制网络学习冗余特征。
   • 批量归一化：规范层间输入分布，加速训练并提升稳定性。
   • 数据增强：通过旋转、裁剪等扩展训练数据集。

5. 典型架构与应用场景
   根据任务需求，衍生出多种网络架构：

   • 卷积神经网络（CNN）：专用于图像处理，通过卷积核共享权重减少参数数量。
   • 循环神经网络（RNN）：处理序列数据（如文本、语音），利用循环结构记忆历史信息。
   • Transformer：基于自注意力机制，显著提升自然语言处理任务（如机器翻译）的性能。

6. 局限与挑战
   深度学习依赖大量标注数据和算力（如GPU集群），模型可解释性较差（“黑箱”问题）。当前研究聚焦于小样本学习、模型压缩及因果推理等方向。