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深度学习：自编码器：概率论与数理统计教程

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。神经网络能够通过学习数据中的模式，自动调整连接权重，从而实现对数据的分类、回归或生成等任务。

1.1.1神经元模型

神经元是神经网络的基本单元，其计算过程可以表示为：

加权求和：每个神经元接收来自上一层的输入信号，这些信号与神经元之间的连接权重相乘后求和。

激活函数：求和后的结果通过激活函数进行