深度学习 神经网络 遗传算法

深度学习是一种人工神经网络的分支，它通过模拟人脑多层次的学习结构来解决复杂的问题。神经网络由许多相互连接的节点（神经元）组成，它们通过权重调整来学习输入数据的特征表示。深度学习的核心在于其深层架构，可以处理大量数据并自动提取高级别的抽象特征。

遗传算法则是另一种优化技术，灵感来源于生物进化论。它将问题的解决方案视为“基因”，通过模拟自然选择、交叉和变异的过程，逐步改进种群的解，直到找到全局最优解或达到预设的收敛条件。这是一种基于搜索的计算方法，适用于解决如机器学习模型参数优化等复杂的优化问题。