神经网络由多个相互连接的层组成

每一层都由大量的神经元 或称为节点 组成。每个神经元都会接收前一层神经元的输入，并进行一定的计算，然后将结果传递给下一层的神经元。 权重优化和学习：神经网络的每个连接都有一个权重，代表这个连接的重要性。 深度学习的目标就是通过训练数据来调整这些权重，使得网络的输出尽可能接近于真实的目标值。

这个过程通常通过

优化算法 如梯度下降 实现，算法会根据网络 科威特号码数据 输出与目标值之间的差距 损失 来调整权重。 非线性激活函数：深度学习的另一个关键元素是非线性激活函数，如ReLU Rectified Linear Unit 或Sigmoid等。 这些函数用于增加神经网络的表达能力，使其可以学习和表示非线性的复杂模式。

 这三个要素共同构成了

深度学习的底层逻辑。 需要注意的是：这只是一个粗略 哈萨克斯坦电话号码列表 的概述，实际上深度学习涉及的理论和技术要远比这复杂得多。 例如，还有正则化卷积神经网络循环神经网络自注意力机制批归一化优化算法损失函数设计等等多种方法和技术，都是深度学习不可或缺的一部分。 以下是神经网络发展的完整历史 图中并不完整 ，其中数度起伏。