神经网络作为一种强大的机器学习模型，其核心在于对数学的深入理解和应用。以下是一些神经网络数学基础的关键概念：
激活函数
激活函数是神经网络中不可或缺的部分，它为神经元引入非线性，使得神经网络能够学习复杂的数据模式。
- Sigmoid 函数：将输入压缩到 0 和 1 之间。
- ReLU 函数：非线性函数，当输入为负时输出 0，正数时输出其本身。
- Tanh 函数：将输入压缩到 -1 和 1 之间。
损失函数
损失函数用于衡量预测值与真实值之间的差异，是神经网络训练过程中的关键指标。
- 均方误差（MSE）：预测值与真实值差的平方的平均值。
- 交叉熵损失：常用于分类问题，衡量预测概率分布与真实概率分布之间的差异。
反向传播
反向传播是神经网络训练的核心算法，通过计算损失函数对网络参数的梯度，来更新网络权重。
- 梯度下降：一种优化算法，通过不断调整参数来最小化损失函数。
神经网络结构
神经网络的结构包括输入层、隐藏层和输出层。
- 输入层：接收输入数据。
- 隐藏层：对输入数据进行处理。
- 输出层：输出预测结果。
神经网络结构
扩展阅读
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