深度学习中神经网络的关键组成部分是什么？

神经网络由三个基本层组成：输入层、隐藏层和输出层。输入层接收原始数据。隐藏层通过相互连接的神经元进行计算，每个神经元对其输入应用加权和，然后应用非线性激活函数。输出层产生最终的预测或分类结果。ReLU等激活函数引入了必要的非线性，使网络能够对图像、语音和文本等数据中的复杂模式进行建模。 核心可学习组件是与神经元之间连接相关的权重和偏置。权重决定一个神经元的输出对另一个神经元的影响，而偏置则调整神经元的激活阈值。网络通过反向传播过程结合随机梯度下降（SGD）等优化算法来学习这些参数的最优值，该过程会最小化量化预测误差的损失函数。这种从海量数据中自动学习特征的能力是深度学习在计算机视觉、自然语言处理等领域取得成功的基础。 神经网络因其识别复杂模式和做出准确预测的能力而被应用于众多领域。它们的主要价值在于自动化那些以前难以显式编程的复杂任务。应用包括图像识别、语音翻译、自动驾驶导航、医疗诊断支持、推荐系统和欺诈检测。它们显著提高了商业和研究环境中的自动化效率和决策准确性。