第1章：深度学习简介

1. 什么是深度学习？

1.1 定义与核心概念

深度学习（Deep Learning）是机器学习的一个子领域，通过模拟人脑神经元连接的层次化结构（即人工神经网络），从数据中自动学习多层次的特征表示。其核心特点包括：

  • 层次化特征学习：通过多层非线性变换逐层提取从低级到高级的特征（如从像素→边缘→纹理→物体部件→完整物体）。
  • 端到端学习：无需人工设计特征，直接从原始数据映射到最终输出。

1.2 与传统机器学习的区别

特性传统机器学习深度学习
特征工程依赖人工设计自动学习
数据需求量相对较少需要大规模数据
计算资源中等高性能GPU/TPU
适用场景结构化数据非结构化数据（图像、文本等）

1.3 神经网络的基本结构

以全连接神经网络为例：

# 示例：PyTorch中的3层神经网络
import torch.nn as nn

class SimpleNN(nn.Module):
    def __init__(self):
        super().__init__()
        self.layers = nn.Sequential(
            nn.Linear(784, 256),  # 输入层→隐藏层1
            nn.ReLU(),
            nn.Linear(256, 64),   # 隐藏层1→隐藏层2
            nn.ReLU(),
            nn.Linear(64, 10)     # 隐藏层2→输出层
        )

1.4 深度学习的优势与挑战

优势：

  • 在图像识别、语音处理等任务中超越人类水平
  • 可处理高维复杂数据（如100万像素的图像）

挑战：

  • 黑箱性质导致可解释性差
  • 训练需要大量标注数据和算力

1.5 典型应用场景

  • 计算机视觉：ImageNet分类错误率从2012年AlexNet的15.3%降至2022年SOTA模型的<1%
  • 自然语言处理：GPT-3可生成人类难以区分的文本
  • 医疗诊断：DeepMind的AlphaFold预测蛋白质3D结构达到实验精度

知识扩展：深度学习中的"深度"通常指隐藏层数量。现代模型如ResNet可达1000+层，而早期感知机仅有单层。

下一节预告：深度学习的历史与里程碑 将介绍从感知机到ChatGPT的关键突破。


该内容包含：
1. 技术定义的精确描述
2. 对比表格增强理解
3. 代码示例展示实现
4. 结构化排版（列表、层级标题）
5. 实际数据支撑观点
6. 扩展知识和章节衔接提示
Last Updated::