神经网络是机器学习领域的一个重要分支，它模仿了人脑的工作方式，通过大量的神经元进行数据的学习和推理。以下是一些神经网络基础知识的概述。

神经元结构

神经网络的基本单元是神经元，每个神经元可以接收多个输入，并输出一个结果。通常，神经元会通过激活函数来确定输出结果。

  • 输入层：接收外部输入数据。
  • 隐藏层：对输入数据进行处理和转换。
  • 输出层：输出最终结果。

激活函数

激活函数是神经网络中用来引入非线性特性的函数，常见的激活函数有：

  • Sigmoid函数：将输出值压缩到0和1之间。
  • ReLU函数：非线性函数，输出值大于0时为输入值，否则为0。

损失函数

损失函数用于衡量模型预测值与真实值之间的差异，常见的损失函数有：

  • 均方误差（MSE）：用于回归问题。
  • 交叉熵损失（Cross-Entropy Loss）：用于分类问题。

优化算法

优化算法用于调整神经网络中的参数，使模型能够更好地拟合数据。常见的优化算法有：

  • 随机梯度下降（SGD）：简单易行，但收敛速度较慢。
  • Adam优化器：结合了SGD和Momentum优化器的优点，收敛速度较快。

示例：多层感知机（MLP）

多层感知机是一种简单的神经网络结构，它由输入层、隐藏层和输出层组成。以下是一个MLP的例子：

  • 输入层：2个神经元
  • 隐藏层：3个神经元，使用ReLU激活函数
  • 输出层：1个神经元

扩展阅读

如果您想了解更多关于神经网络的知识，可以阅读以下教程：

神经网络结构图