基本信息

---

下载

文档摘要

---

PAGE1

PAGE1

深度学习：强化学习：强化学习在计算机视觉中的应用

1深度学习基础

1.1神经网络与反向传播

1.1.1神经网络原理

神经网络是一种模仿人脑神经元结构的计算模型，由大量节点（或称为神经元）组成，这些节点通过连接权重相互连接。神经网络可以处理复杂的数据输入，通过多层的非线性变换，学习到数据的深层特征，从而实现对数据的分类、回归等任务。

1.1.2反向传播算法

反向传播算法是神经网络训练过程中的核心算法，用于计算网络中各层权重的梯度，以便通过梯度下降法更新权重，最小化损失函数。反向传播算法通过链式法则，从输出层开始，逐层向前计算梯度，最终达到输入层。