[面试复习] 有关深度学习基础的八股文

**深度学习基础复习指南**

深度学习是人工智能领域中备受瞩目的分支，其在图像识别、自然语言处理、语音识别等领域都有着广泛的应用。在面试中，深度学习基础是一个重要的考察点，本文将系统地介绍深度学习的基础知识，并附上相应的代码示例及注释，以便于复习和理解。

###1. 深度学习基础概念深度学习是一种机器学习方法，其核心思想是通过多层次的神经网络结构来学习数据的特征表示。深度学习的主要组成部分包括神经网络、损失函数、优化器等。

###2. 神经网络神经网络是深度学习的基础模型，它由多个神经元组成的层次结构构成。常见的神经网络包括全连接神经网络、卷积神经网络（CNN）和循环神经网络（RNN）等。

#### 全连接神经网络示例代码：

import numpy as np# 定义全连接层class FullyConnectedLayer:
 def __init__(self, input_size, output_size):
 self.weights = np.random.randn(input_size, output_size)
 self.bias = np.zeros(output_size)

 def forward(self, inputs):
 return np.dot(inputs, self.weights) + self.bias# 定义激活函数def sigmoid(x):
 return1 / (1 + np.exp(-x))

# 示例用法input_size =10output_size =5inputs = np.random.randn(1, input_size)
fc_layer = FullyConnectedLayer(input_size, output_size)
output = fc_layer.forward(inputs)
activated_output = sigmoid(output)
print(activated_output)

# 定义随机梯度下降优化器class SGD:
 def __init__(self, learning_rate):
 self.learning_rate = learning_rate def update(self, params, grads):
 for param, grad in zip(params, grads):
 param -= self.learning_rate * grad# 示例用法learning_rate =0.01optimizer = SGD(learning_rate)
optimizer.update([fc_layer.weights, fc_layer.bias], [grad_w, grad_b]) # grad_w, grad_b为梯度

class FullyConnectedLayer:
 def __init__(self, input_size, output_size):
 # 随机初始化权重和偏置 self.weights = np.random.randn(input_size, output_size)
 self.bias = np.zeros(output_size)

 def forward(self, inputs):
 # 前向传播 return np.dot(inputs, self.weights) + self.bias