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文件名称:深度学习框架:TensorFlow:循环神经网络RNN:序列数据处理.docx
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总页数:22 页
更新时间:2025-08-23
总字数:约1.9万字
文档摘要
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深度学习框架:TensorFlow:循环神经网络RNN:序列数据处理
1深度学习与循环神经网络简介
1.1深度学习基础概念
深度学习是机器学习的一个分支,它模仿人脑的神经网络结构,通过构建多层的神经网络模型来学习数据的复杂表示。深度学习模型能够自动从原始数据中学习特征,无需人工进行特征工程,这使得它在处理图像、语音和文本等高维数据时表现出色。
1.1.1关键概念
神经元:深度学习模型的基本单元,类似于人脑中的神经元,能够接收输入,进行加权求和,然后通过激活函数产生输出。
权重和偏置:神经元之间的连接强度由权重表示,偏置则用于调整神经元的激活点。
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