神经网络是人工智能领域的一个重要分支，其核心在于数学模型的构建。本文将简要介绍神经网络中的一些基本数学概念。

概念

激活函数

激活函数是神经网络中不可或缺的一部分，它可以将线性函数转换为非线性函数。常见的激活函数有：

  • Sigmoid 函数
  • ReLU 函数
  • Tanh 函数

Sigmoid 函数

ReLU 函数

Tanh 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异。常见的损失函数有：

  • 交叉熵损失函数
  • 均方误差损失函数

交叉熵损失函数

均方误差损失函数

梯度下降

梯度下降是神经网络训练中常用的优化算法。其基本思想是沿着损失函数的梯度方向进行迭代，以最小化损失函数。

梯度下降算法

扩展阅读

想要了解更多关于神经网络数学的知识，可以参考以下链接：