人工智能的基本内容与深度学习
人工智能（AI）是计算机科学的一个分支，它致力于创造能够执行通常需要人类智能的任务的机器。从感知环境、理解语言到做出决策，人工智能技术不断进步，以模仿和扩展人类认知能力。其中，深度学习作为人工智能领域中的一项关键技术，是基于生物体内部结构和功能模式的人工神经网络系统。
深度学习简介
深度学习是一种特殊类型的人工神经网络，它通过构建具有多层次相互连接的节点来处理数据。这使得模型能够捕捉输入数据中的复杂模式，并进行高级特征提取。这种方法在图像识别、自然语言处理等众多应用中显示出了巨大潜力。
人工神经网络基础
人为地创建了一个类似于生物脑工作方式的人造模型，这个模型由称为“神经元”的单个元素组成。在这个模型中，每个神经元接收一组输入信号，然后根据这些信号以及它们之间的权重对输出信号进行加工。
神经元及其作用
每个单独的神经元可以被看作是一个简单的小型计算单元，它们以一定数量和强度接受输入信息并产生输出。如果所有或某些激活阈值都超过了其自身的阈值，那么该神经元会发出一个脉冲，或者更准确地说，是发送它自己的输出信号给其他连接到它的大量其他神经细胞。
前馈与反馈循环结构
前馈式人工网格包括一系列没有回路（即没有直接或间接相互连接）的节点，因此信息只能沿着方向流动。一旦进入一个节点，就不能再返回去改变之前所经过的地图上的任何点。而且，在有向无环图（DAG）上运行算法比在包含环形结构更容易，因为它们避免了不必要的重复计算的问题。
训练过程：误差反向传播算法
训练一个人工智慧系统涉及调整其参数以最小化预测结果与期望结果之间差异，即损失函数。当我们使用带有随机初始化权重的人类实现时，我们通常会发现许多预测错误。这就是为什么我们需要一种方法来调整这些权重，使之尽可能减少预测错误率，从而提高性能。误差反向传播算法是一种广泛用于优化深层学习架构参数的手段，其中包括两个主要步骤：正向传播和反向传播。
正向传播阶段：前向推理路径
首先，我们将输入数据送入我们的前馈式人为网格，并顺序通过每一层直到最后获得最终答案。此过程称为正向传递。在这一步骤中，我们仅仅遵循链条，将每一步得到到的激活函数赋予给下一步执行操作时所需利用到的数字序列提供支持并生成预测值。
反向传递阶段：后退更新规则概述
第二步是我们必须将输出结果与真实标签比较然后衡量两者之间距离大小用来确定误差大小。在此之后，我们按逆顺序跟踪链条回到开始处，并使用这一次迭代后的总损失去修正之前迭代过一次就已经放弃掉但还未完全消除影响的一些参数设置，这样继续这个过程直至达到最佳效果。
激活函数选择及作用分析
在实际应用中，为了让我们的AI能学会如何区分不同类型的事物，比如猫头鹰和马车，而不是只是学到了简单线性关系，所以引入了一系列不同的数学表达式作为隐藏层中的激活函数之一，如Sigmoid、ReLU(tanh)以及最近几年非常流行的是Leaky ReLU等等。
10 结论：
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