神经网络是深度学习的基础，它模仿了人脑的工作方式，通过大量的神经元和连接来处理和识别复杂的数据模式。

神经元结构

神经元是神经网络的基本单元，它由以下几个部分组成：

  • 输入层：接收外部输入信号。
  • 隐藏层：对输入信号进行处理，提取特征。
  • 输出层：输出处理后的结果。

激活函数

激活函数用于引入非线性特性，使得神经网络能够学习复杂的函数映射。

常见的激活函数有：

  • Sigmoid：输出值在0到1之间。
  • ReLU：输出值大于0时为输入值，否则为0。
  • Tanh：输出值在-1到1之间。

权重和偏置

权重和偏置是神经网络中的参数，用于控制神经元之间的连接强度。

  • 权重：连接两个神经元的强度。
  • 偏置：每个神经元自身的偏置项。

训练过程

神经网络通过以下步骤进行训练：

  1. 前向传播：将输入数据传递到神经网络中，计算输出结果。
  2. 计算损失：比较输出结果和真实值之间的差异，计算损失函数。
  3. 反向传播：根据损失函数，更新神经网络的权重和偏置。
  4. 迭代优化：重复以上步骤，直到损失函数收敛。

应用场景

神经网络在许多领域都有广泛的应用，例如：

  • 图像识别：识别图片中的物体、场景等。
  • 自然语言处理：翻译、语音识别等。
  • 推荐系统：推荐电影、商品等。

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神经网络结构图