深度学习：从原理到搭建基础模型
引言：
深度学习为什么火？
深度学习在处理复杂的感知和模式识别任务方面展现出了前所未有的能力。以图像识别为例，深度学习模型（如卷积神经网络 CNN）能够识别图像中的各种物体、场景和特征，准确率远超传统的计算机视觉方法。
当然这之中也还因为
- 大数据时代的推动（随着互联网的发展，数据量呈爆炸式增长。社交媒体、电子商务、物联网等领域产生了海量的数据，这些数据包含了丰富的信息。）
- 计算能力的提升：例如GPU的发展，硬件加速支持，高性能计算硬件的发展为深度学习提供了强大的计算支持。
- 算法和模型的创新：从早期的多层感知机（MLP）到现在广泛应用的卷积神经网络（CNN）、循环神经网络（RNN）及其变种（如长短期记忆网络 LSTM、门控循环单元 GRU），再到 Transformer 架构，每一种新架构都为特定类型的任务带来了性能的飞跃。
深度学习应用领域：
目前应用较好的有计算机视觉领域、自然语言处理领域和语音识别和音频处理领域，当然还有很多其他领域相结合。
基础知识：
以我的理解，深度学习其实就是多隐藏层神经网络，一些架构模型的变形都是基于神经网络的变化，那么学习深度学习需要学习什么知识呢？
- 神经网络基础概念
- 激活函数
- 损失函数与优化算法