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深度学习：迁移学习在语音识别中的应用教程

1深度学习基础

1.1神经网络概述

神经网络是一种模仿人脑神经元结构的计算模型，用于处理复杂的输入输出关系。它由大量的节点（或称为神经元）组成，这些节点通过连接权重相互连接，形成多层结构，包括输入层、隐藏层和输出层。神经网络能够通过学习数据中的模式，自动调整连接权重，从而实现对输入数据的分类、回归或预测。

1.1.1基本组件

输入层：接收原始数据输入。

隐藏层：包含多个神经元，用于提取数据特征。

输出层：产生最终的预测结果。

1.1.2工作原理

神经网络通过前向传播和反向传播两个过程进行学习。前向传播是将