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深度学习：迁移学习：迁移学习的高级主题：少样本学习技术教程

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

神经网络是深度学习的基础，它模仿人脑神经元的连接方式，通过大量的节点（神经元）和连接（权重）来处理和学习数据。神经网络由输入层、隐藏层和输出层组成，每一层的神经元通过加权和与激活函数来计算输出。

1.1.2反向传播算法

反向传播算法是训练神经网络的关键，它通过计算损失函数对权重的梯度，来更新网络中的权重，以最小化预测值与实际值之间的差距。反向传播算法遵循链式法则，从输出层向输入层逐层计算梯度。

1.1.3代码示例

以下是