什么是神经网络？

神经网络是模仿人脑处理信息机制的计算模型，由大量相互连接的节点（神经元）组成。其核心思想是通过多层非线性变换，从数据中自动学习特征和规律。

核心组成

  • 输入层：接收原始数据（如图像像素值）
  • 隐藏层：通过权重和激活函数进行特征提取
  • 输出层：生成最终预测结果（如分类标签）
  • 激活函数（如ReLU、Sigmoid）：引入非线性能力
  • 损失函数：衡量预测与真实值的误差
神经网络结构

神经网络类型

  • 全连接网络（Fully Connected Neural Network, FCNN）
  • 卷积神经网络（Convolutional Neural Network, CNN）
  • 循环神经网络（Recurrent Neural Network, RNN）
  • 自编码器（Autoencoder）
  • 生成对抗网络（Generative Adversarial Network, GAN）
卷积神经网络

训练过程

  1. 前向传播：数据从输入层逐层传递到输出层
  2. 损失计算：对比预测结果与真实标签
  3. 反向传播：通过梯度下降调整权重
  4. 迭代优化：重复训练直到模型收敛
梯度下降过程

实际应用

  • 图像分类
  • 目标检测
  • 图像生成（如GAN）
  • 语音识别
  • 自然语言处理
图像生成示例

扩展学习

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神经网络应用案例