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自然语言生成：Bard：深度学习基础：神经网络与语言模型

1深度学习基础概览

1.1神经网络的基本概念

神经网络是一种模仿人脑神经元结构的计算模型，用于处理复杂的数据模

式识别和预测问题。它由输入层、隐藏层和输出层组成，每一层包含多个神经

元。神经元之间通过权重连接，权重的调整是神经网络学习的关键。

1.1.1神经元

神经元是神经网络的基本单元，它接收输入信号，通过激活函数处理后，

产生输出信号。一个神经元的数学模型可以表示为：

=+

1

其中，是输入，是权重，是偏置，是激活函数。

1.1.2激活函数

激活函数用于引入非线性，使神经网络能够学习和表示复杂的函数。常见

的激活函数有ReLU、Sigmoid和Tanh。

ReLU函数

ReLU（RectifiedLinearUnit）函数定义为：

=max0,

importnumpyasnp

defrelu(x):

ReLU激活函数

returnnp.maximum(0,x)

#示例

x=np.array([-1,2,-3,4])

y=relu(x)

print(y)#输出:[0204]

1

Sigmoid函数

Sigmoid函数定义为：

1

=−

1+

defsigmoid(x):

Sigmoid激活函数

return1/(1+np.exp(-x))

#示例

x=np.array([-1,2,-3,4])

y=sigmoid(x)

print(y)#输出:[0000

1.1.3前向传播

前向传播是神经网络计算输出的过程，从输入层开始，经过隐藏层，直到

输出层。

1.1.4反向传播

反向传播是神经网络学习权重和偏置的过程，通过计算损失函数的梯度，

调整网络中的权重和偏置。

1.2反向传播算法详解

反向传播算法是深度学习中用于训练神经网络的核心算法，它基于梯度下

降法，通过计算损失函数关于权重和偏置的梯度，来更新这些参数，从而最小

化损失函数。

1.2.1损失函数

损失函数衡量神经网络预测值与实际值之间的差距。常见的损失函数有均

方误差（MSE）和交叉熵损失（Cross-EntropyLoss）。

均方误差

均方误差定义为：

12

=2−

1

其中，是实际值，是预测值，是样本数量。

2

1.2.2梯度下降

梯度下降是一种优化算法，用于最小化损失函数。它通过计算损失函数的

梯度，然后沿着梯度的反方向更新参数。

1.2.3反向传播过程

1.前向传播：计算网络的输出。

2.计算损失：使用损失函数计算预测值与实际值之间的差距。

3.梯度计算：通过链式法则计算损失函数关于每个权重和偏置的梯