深度学习入门：从感知到决策的神经网络解析

"深度学习基础 - 从感知到决策" 深度学习是现代人工智能领域的重要组成部分，它基于模拟人脑神经网络的工作原理，通过多层次的抽象和特征提取，实现对复杂数据的高效处理。本讲义专注于为初学者构建深度学习的基础，涵盖了从感知任务到决策任务的全貌。 首先，我们要理解深度学习的核心概念。深度学习的核心是人工神经网络，它们模仿生物神经元的结构，通过多层连接的节点（神经元）处理输入信息。感知器是最简单的神经网络形式，它可以看作是单个神经元的扩展。神经网络由多个层次组成，每个层次包含若干神经元，这些神经元通过权重连接，形成前馈神经网络（Feedforward Neural Networks）。前馈神经网络是信息从输入层单向传递到输出层的模型，常用于解决分类和回归问题。 在训练神经网络时，反向传播和梯度下降算法起着关键作用。梯度下降是一种优化算法，用于找到使损失函数最小化的参数值。反向传播则是计算损失函数关于网络权重的梯度，以便在梯度下降过程中更新权重。损失函数是衡量模型预测结果与实际结果之间差距的指标，模型训练的目标就是最小化这个差距。 深度学习中的激活函数是神经网络非线性表达的关键。Sigmoid函数和ReLU函数是最常见的激活函数，Sigmoid函数输出介于0和1之间，适用于二分类问题；ReLU函数则在大部分区域为线性，能有效解决梯度消失问题，加速网络训练。 在计算机视觉领域，深度学习表现出强大的能力。例如，图像分类任务通过卷积神经网络（CNN）实现，CNN利用卷积层和池化层提取图像特征；目标检测则结合了区域提议网络和分类网络，如YOLO和Faster R-CNN；而CNN也广泛应用于图像生成、风格迁移等任务。 自然语言处理（NLP）中，深度学习同样大放异彩。词嵌入如Word2Vec和GloVe，将词语表示为向量，便于计算语义相似性；循环神经网络（RNN）和其变体LSTM解决了序列数据处理的问题，如文本生成和情感分析；注意力机制进一步提升了模型处理长序列信息的能力，如Transformer模型在机器翻译中的应用。 在决策任务中，强化学习是深度学习的一个重要应用领域。Q-Learning是经典的强化学习算法，通过迭代更新Q值表来优化决策策略。随着深度学习的发展，深度强化学习（Deep Reinforcement Learning，DRL）结合了Q-Learning与神经网络，如DQN算法，使得智能体能够在高维度环境中进行学习和决策，如AlphaGo在围棋游戏中的突破。 为了实践这些理论，你可以参考提供的Python代码示例，使用TensorFlow和Keras库创建、训练和评估神经网络模型。例如，这段代码展示了如何构建一个简单的前馈神经网络，用于处理Fashion-MNIST数据集的图像分类任务。 深度学习是一个庞大且不断发展的领域，本讲义旨在为你提供入门所需的基础知识和实践经验，帮助你在深度学习的道路上稳步前行。