Deep Learning¶
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definition 深度学习（Deep Learning, DL）是机器学习的一个分支，它利用多层神经网络对数据进行特征提取和模式识别。深度学习通过构建和训练多层神经网络，能够自动从数据中提取高层次的抽象特征，从而在图像识别、语音识别、自然语言处理等领域取得了显著的成果。
深度学习的关键技术 1. 反向传播算法（Backpropagation） 反向传播算法是训练神经网络的核心，通过计算损失函数的梯度，并利用梯度下降法对网络权重进行更新，从而最小化预测误差。反向传播通过链式法则高效地计算梯度，使得深度网络的训练成为可能。
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激活函数（Activation Functions） 激活函数决定了神经元的输出，常见的激活函数包括：
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正则化技术（Regularization Techniques） 正则化技术用于防止模型过拟合，提高泛化能力。常见的正则化方法包括：
深度学习的发展趋势 随着计算能力的提升和数据量的增加，深度学习正向着更深层次、更复杂的方向发展。未来的发展趋势包括：
更深的网络结构：如ResNet、DenseNet等，通过引入跳跃连接解决梯度消失问题，训练更深的网络。 自监督学习：通过无监督或半监督方式学习数据特征，减少对标注数据的依赖。 模型压缩与优化：如剪枝、量化、蒸馏等技术，减小模型规模，提高推理速度，适应边缘设备的限制。 跨模态学习：如视觉与语言的结合，实现多模态数据的综合理解与生成。 强化学习与深度学习结合：如深度Q网络（DQN）、深度确定性策略梯度（DDPG）等，提升智能体在复杂环境中的决策能力。