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深度学习：长短期记忆网络（LSTM）：LSTM在语音识别中的实践

1深度学习基础

1.1神经网络与反向传播

神经网络是一种模仿人脑神经元结构的计算模型，用于处理复杂的数据模式识别和预测问题。在深度学习中，神经网络通过多层结构（包括输入层、隐藏层和输出层）来学习数据的内在表示。每一层由多个神经元组成，神经元之间通过权重连接，这些权重在训练过程中不断调整以优化网络的性能。

1.1.1反向传播算法

反向传播算法是训练神经网络的关键技术，它通过计算损失函数对权重的梯度来更新权重，以最小化预测值与实际值之间的差异。算法流程如下：

前向传播：输入数据通过网络，