它通过计算损失函数对每个权重的偏导数来更新权重，以使神经网络的输出更接近期望的输出。这可以包括对数据进行归一化、标准化、缺失值填充等操作，以消除数据中的噪声和不一致性，提高模型的准确性。
深度学习是一种机器学习技术，它模仿人类神经网络的工作原理，利用多层次的神经网络模型来处理复杂的数据和任务。在计算机中应用深度学习技术，需要以下基础知识：
1. 神经网络：神经网络是深度学习的基础，它由多个层次的神经元组成，每个神经元包含权重和激活函数。神经网络可以学习输入和输出之间的映射关系。
2. 反向传播算法：反向传播算法是深度学习中用来优化神经网络权重的算法。它通过计算损失函数对每个权重的偏导数来更新权重，以使神经网络的输出更接近期望的输出。
3. 数据预处理：深度学习中的数据通常需要进行预处理。这可以包括对数据进行归一化、标准化、缺失值填充等操作，以消除数据中的噪声和不一致性，提高模型的准确性。
4. 激活函数：激活函数是神经网络中的非线性变换，它对输入进行处理并产生输出。常用的激活函数包括sigmoid、ReLU和tanh等，它们能够引入非线性特征，提高神经网络的表达能力。
5. 优化算法：优化算法用于调整网络权重以减小损失函数。常见的优化算法有随机梯度下降（SGD）、Adam和Adagrad等，它们以不同的方式更新权重，以达到更快的收敛和更好的性能。
6. 估计和验证：在应用深度学习技术时，通常需要将数据集分为训练集、验证集和测试集。训练集用来训练模型，验证集用来调整超参数和评估模型性能，测试集用来最终评估模型的泛化能力。
7. 深度学习框架：为了方便实现和部署深度学习模型，许多框架（如TensorFlow、PyTorch和Keras等）被开发出来。这些框架提供了高级的API和工具，简化了模型构建、训练和部署的过程。
深度学习技术在计算机中的应用领域非常广泛，包括图像和语音识别、自然语言处理、推荐系统、机器翻译等。通过了解和运用上述基础知识，可以更好地理解和应用深度学习技术。
