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深度学习与强化学习：基础理论与实践

1深度学习基础

1.1神经网络简介

神经网络是一种模仿人脑神经元结构的计算模型，用于处理复杂的数据模式识别和预测问题。它由输入层、隐藏层和输出层组成，每一层包含多个神经元。神经元之间通过权重连接，权重的调整是神经网络学习的关键。

1.1.1原理

神经网络通过前向传播计算输出，然后通过比较输出与实际结果的差异，使用反向传播算法调整权重，以最小化预测误差。这一过程在大量数据上重复进行，直到网络达到满意的性能。

1.1.2内容

神经元模型：每个神经元接收输入，通过激活函数处理，产生输出。

网络结构：包括多层感知器（M