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图像处理与识别：深度学习在图像处理中的应用_（2）.深度学习基础.docx

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    深度学习基础

    在这一节中，我们将详细介绍深度学习的基本原理和概念。深度学习是一种基于人工神经网络的技术，它通过多层非线性变换来学习数据的高层次特征。这些特征可以用于图像识别、自然语言处理、语音识别等多个领域。我们将从神经网络的基本结构开始，逐步介绍深度学习的核心概念，包括前向传播、反向传播、激活函数、损失函数和优化算法。

    神经网络的基本结构

    神经网络是一种模拟人脑神经元工作的计算模型。它由多个神经元（或称为节点）组成，这些神经元通过连接（或称为边）相互作用。神经网络通常分为输入层、隐藏层和输出层。输入层接收原始数据，输出层产生最终结果，而隐藏层则负责数据

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