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深度学习：自编码器：使用TensorFlow框架

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，用于处理复杂的模式识别和数据分类任务。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，形成一个网络结构。神经网络可以分为输入层、隐藏层和输出层。输入层接收原始数据，输出层产生最终预测，而隐藏层则负责数据的转换和特征的提取。

1.1.1基本组件

神经元：神经网络的基本单元，它接收输入，通过激活函数处理后产生输出。

权重：连接神经元之间的参数，用于调整输入信号的强度。

偏置：每个神经元的额外输入，用于调整神