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深度学习框架：MXNet：神经网络基础理论

1深度学习简介

1.1深度学习的基本概念

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，实现对复杂数据的特征学习和模式识别。深度学习的核心在于其能够自动从数据中学习到多层次的抽象特征，从而在图像识别、自然语言处理、语音识别等领域取得了突破性的进展。

1.1.1神经元与激活函数

神经网络的基本单元是神经元，它接收输入信号，通过激活函数进行非线性变换，然后输出信号。激活函数是神经元的关键组成部分，常见的激活函数有ReLU、Sigmoid和Tanh等。例如，ReLU函数定义