2024-03-31 21:40 回答问题

深度学习是机器学习的重要分支，相当于传统神经网络的升级，通过输入层和多个隐藏层（非线性激活函数）来解决复杂问题，可以通过代价函数和模型参数来计算资源消耗。深度学习可以通过反向传播算法根据错误做出调整，向前传递误差信号，并使更新神经元的权重和偏置，从而优化网络权重进行学习。在进行数据预处理后设计模型并进行训练，包括非监督学习和监督学习以及CNN ，RNN，GANs,RL4种典型算法。深度学习学习能力强，同时因为有多个隐藏层，所以可以解决更复杂的问题，依赖数据进行训练，对计算能力和硬件设备有更高要求。深度学习已