神经网络数学基础

神经网络是深度学习的基础，而数学则是理解神经网络工作原理的关键。以下是一些神经网络数学的基础概念。

激活函数

激活函数是神经网络中一个非常重要的组成部分，它为神经元引入了非线性。以下是一些常见的激活函数：

• Sigmoid 函数：将输入压缩到 0 和 1 之间。
• ReLU 函数：输出为输入或 0，对于正值部分进行放大。
• Tanh 函数：将输入压缩到 -1 和 1 之间。

Sigmoid 函数

损失函数

损失函数用于衡量预测值与真实值之间的差距。以下是一些常见的损失函数：

• 均方误差（MSE）：适用于回归问题。
• 交叉熵损失：适用于分类问题。

均方误差

反向传播

反向传播是神经网络训练的核心算法，它通过计算损失函数对权重的梯度来更新权重。

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