机器学习与深度学习示意图

机器学习和深度学习都是人工智能领域的重要分支，它们通常通过图形化的方式来帮助理解。机器学习示图可能会包含以下几个关键部分：

1. **输入层**：这是模型接收原始数据的地方，比如图像、文本或数值数据。

2. **隐藏层**：在机器学习模型中，尤其是线性回归、决策树等简单模型，可能只有一个或多个隐藏层。而深度学习模型如神经网络会有更多的隐藏层，例如卷积神经网络（CNN）、循环神经网络（RNN）等。

3. **激活函数**：每个节点之后都有一个非线性激活函数，如sigmoid、ReLU等，用于引入非线性并增强模型表达能力。

4. **权重和偏差**：连接各层之间的是权重参数，表示信息的重要性；偏置则调整输出的基线。

5. **输出层**：根据任务类型，可能是分类的softmax层，也可能是回归的线性层。

6. **损失函数**：用于度量模型预测与真实结果之间的差异，训练过程中会不断优化这个值。

7. **反向传播**：箭头从输出层指向输入层，描述了误差如何反向传递回网络更新权重的过程。

深度学习示图更复杂，它展示了多层神经网络结构，包括更深的隐藏层、卷积核、池化层、以及更复杂的网络架构（如ResNet、Transformer等）。这些图还可能显示批量归一化、Dropout等正则化技术。