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...
回答于 2024-03-31 21:40