中文字幕第450，原标题：【鲨鱼模型】深度学习从入门到放弃（第一章.深度学习算法原理）【中英字幕】新标题：深度学习算法原理解析 鲨鱼模型学习笔记
鲨鱼模型学习笔记：深度学习算法原理解析
随着大数据时代的到来，机器学习在多个领域得到了广泛应用。其中，深度学习以其高效强大的特性被广泛关注。因为深度学习在图像识别、自然语言处理、语音识别等领域都有卓越表现。
本文将为大家介绍深度学习算法的原理，从而为进一步学习深度学习打下基础。
一.人工神经网络
深度学习的算法基础就是人工神经网络，它由若干个网络层组成，每个层又由若干个节点组成。
神经网络的输入经过多次变换之后，输出层会得到一个结果。每个节点有若干个输入和一个输出。节点将所有输入相加，再通过非线性变换得到输出。每个节点的输入可以来自前一层的所有节点，也可以来自同一层的其他节点。
二.前向传播与反向传播
在神经网络的过程中，存在着两种计算方式：前向传播和反向传播。
在前向传播中，神经网络从输入层开始逐层计算，一直计算到输出层，每层节点的输出结果会成为下一层节点的输入。最后输出层得到的结果就是整个网络对输入的响应结果。
但是输出结果并不一定满足要求，所以我们需要根据输出结果来调整神经网络的参数，使输出结果更加准确。为了达到这个目的，我们需要用到反向传播算法。
反向传播算法可以帮助我们计算出每个节点对输出结果的影响程度，这个程度反过来又会影响每个节点的参数。我们可以根据这些影响程度来调整节点的参数。
三.激活函数
激活函数是神经网络中一个非常重要的因素。每个节点的输出都需要通过激活函数进行处理，使得输出映射到一个更加合适的范围内。
常用的激活函数有sigmoid、ReLU、tanh等。其中sigmoid函数将输出压缩到0到1之间，tanh函数将其压缩到-1到1之间，而ReLU函数则只返回输入值或者0，因此对于稀疏输入效果很好。
四.损失函数
损失函数可以帮助我们衡量神经网络输出结果的准确性。我们需要定义一个衡量标准，以便更好地优化神经网络的参数。
损失函数的选择和任务有关。对于分类问题，可以使用交叉熵损失函数；对于回归问题，可以使用均方误差损失函数。
五.局部最优和全局最优
在神经网络的训练中，存在着局部最优和全局最优的概念。
局部最优指神经网络训练时会收敛到某个局部最佳点而非全局最佳点。当我们在更新参数时只能看到局部信息而非全局信息，就很容易陷入局部最优。
全局最优指训练的神经网络达到了全局最佳点，不在发生变化。但是达到全局最优可能需要花费非常长的时间，而且对于大多数实际应用场景来说，已经达到了一个令人满意的局部最优就已经足够了。
六.正则化
神经网络很容易过拟合，为了避免这种情况，我们需要使用正则化技术。常用的正则化技术有L1正则化和L2正则化。
L1正则化会将权重向量中的一部分变为0，L2正则化会让权重向量中的所有值都趋近于0。这样可以让模型更加稳定，避免过拟合。
七.学习率
学习率是控制神经网络训练速度的重要超参数，决定了每次迭代参数更新的幅度。如果学习率太小，训练速度会非常缓慢；如果学习率太大，会导致发散而无法训练。
一般来说，学习率需要根据训练数据的大小、神经网络的结构、参数范围等超参数来设置。常用的优化算法有随机梯度下降法（SGD）、Adam、Adagrad等。
八.总结
深度学习算法是机器学习领域的重要组成部分，在实际应用中取得了广泛成功。本文介绍了深度学习算法的基础原理，包括人工神经网络、前向传播和反向传播算法、激活函数、损失函数、局部最优和全局最优、正则化和学习率等内容。
通过掌握深度学习算法的原理，我们可以更好地理解神经网络的组成和训练过程。在实际应用中，我们需要根据具体任务选择合适的算法和超参数，以便更好地训练出高效准确的模型。
