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深度学习之迁移学习：探索零样本学习的高级主题

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。神经网络通过调整连接权重来学习数据的内在规律，从而实现对新数据的预测或分类。

1.1.1基本组件

神经元：神经网络的基本单元，接收输入，通过激活函数产生输出。

权重：连接神经元之间的参数，用于调整输入对输出的影响程度。

偏置：每个神经元的额外输入，用于调整神经元的激活点。

激活函数：用于引入