深度学习入门：历史、模型与参数优化

深度学习是现代人工智能领域的一个重要分支，它的发展起源于多层感知器（Multilayer Perceptron, MLP）的概念，并在近年来随着大数据和计算能力的提升而取得了显著进展。【李宏毅机器学习笔记】第6部分对深度学习进行了简短但全面的介绍，它指出深度学习的核心在于模拟人脑神经网络的工作原理，通过构建复杂的多层次结构来解决复杂的问题。 首先，回归问题（Regression）是机器学习的基础，它是预测连续值问题的一种方法，而错误（Error）的产生通常来源于模型对数据的拟合程度，即实际输出与期望输出之间的差异。梯度下降（Gradient Descent）算法是优化这些模型参数的关键，通过迭代调整权重和偏置，使得模型的预测误差最小化。 分类问题（Classification）则是将输入数据归类到预定义的类别中，比如逻辑回归（Logistic Regression）就是一种广泛应用的线性分类器，它利用sigmoid函数将线性组合的结果映射到概率空间。深度学习则进一步扩展了这种线性模型，通过增加隐藏层，使得模型能够捕捉更复杂的非线性关系。 深度学习的核心技术之一是反向传播（Backpropagation），它是一种有效的误差反向传播算法，用于训练多层神经网络，通过逐层更新权重，实现整个网络的参数优化。此外，训练深度神经网络（Deep Neural Networks, DNNs）时有一些技巧，例如选择合适的激活函数、初始化权重、防止过拟合（如Dropout和正则化）、以及调整学习率等。 卷积神经网络（Convolutional Neural Network, CNN）是深度学习中的一个重要组成部分，它特别适合处理图像和视频数据，通过卷积层、池化层等结构提取局部特征，减少了对输入数据的空间依赖，极大地提高了识别和分析性能。在实际应用中，如图像分类、目标检测和自然语言处理等领域，深度学习已经展现出了强大的威力。 深度学习通过模拟人类大脑的神经网络结构，结合大量的数据和计算资源，解决了许多传统机器学习方法难以处理的复杂问题，它的崛起标志着人工智能技术进入了一个全新的阶段。【李宏毅深度强化学习】视频和课件进一步深入探讨了这一主题，提供了丰富的实践指导和理论支持。