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深度学习在自然语言处理中的应用

1深度学习基础

1.1神经网络概述

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。它由输入层、隐藏层和输出层组成，每一层包含多个神经元。神经元之间通过权重连接，权重的调整是神经网络学习的关键。

1.1.1原理

神经网络通过前向传播计算输出，然后通过反向传播算法调整权重，以最小化预测值与实际值之间的差异。这一过程在大量数据上重复进行，直到网络的预测能力达到预期水平。

1.1.2示例

以下是一个简单的神经网络模型，使用Python的Keras库构建，用于解决二分类问题：

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