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深度学习基础理论

引言

深度学习是机器学习的一个分支，它利用多层神经网络来处理和学习复杂的数据结构。在虚拟助手和聊天机器人的开发中，深度学习技术被广泛应用于自然语言处理（NLP）、语音识别、图像识别等领域，以实现更高效、更准确的交互体验。本节将详细介绍深度学习的基本理论，包括神经网络的基础概念、前向传播和反向传播算法、激活函数、损失函数、优化算法等内容。

神经网络基础

神经元模型

神经元是神经网络的基本单元，其灵感来源于生物神经元的工作原理。一个简单的神经元模型如下所示：

importnumpyasnp

classNeuron: