什么是神经网络?

神经网络(Neural Network)是模仿生物神经元工作方式的计算模型,由大量相互连接的节点(Neuron)组成,通过学习数据中的模式实现复杂任务。🧠

  • 核心思想:模拟人脑处理信息的机制
  • 关键特征:非线性变换、自适应学习、层次化结构
  • 应用领域:图像识别、自然语言处理、时间序列预测等

神经网络结构解析

神经网络结构
  1. 输入层:接收原始数据(如像素值、特征向量)
  2. 隐藏层:通过激活函数进行特征提取和非线性转换
    • 常见激活函数:Sigmoid、ReLU、Tanh
    • ReLU
  3. 输出层:产生最终预测结果(如分类标签、回归值)

神经网络训练流程

  1. 前向传播:计算预测结果
  2. 损失计算:衡量预测与真实值的误差
  3. 反向传播:通过梯度下降优化参数
  4. 迭代训练:重复上述过程直至收敛

扩展阅读

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实践建议

  • 从简单感知机开始学习(
    感知机
  • 掌握反向传播算法的核心数学原理
  • 尝试使用TensorFlow/Keras搭建第一个神经网络模型

神经网络是深度学习的基石,理解其基本原理将为后续学习打下坚实基础。🚀