神经网络是一种模拟人脑神经元连接和运作方式的计算模型。它广泛应用于图像识别、自然语言处理、医疗诊断等领域。下面我们将简要介绍神经网络的基本原理。
1. 神经元
神经网络的基本组成单元是神经元。每个神经元都接收来自其他神经元的信号，经过处理后，再将信号传递给其他神经元。神经元之间通过突触连接。
- 输入层：接收外部信息，如图片、文本等。
- 隐藏层：对输入信息进行初步处理。
- 输出层：输出处理后的结果，如分类、回归等。
2. 激活函数
激活函数用于将神经元的线性组合映射到某个特定的值域。常见的激活函数有Sigmoid、ReLU等。
- Sigmoid：将输入映射到(0,1)区间。
- ReLU：将输入映射到(0,+∞)区间。
3. 权重和偏置
权重和偏置是神经网络中非常重要的参数。权重用于控制神经元之间连接的强度，偏置用于调整神经元的输入。
4. 前向传播和反向传播
- 前向传播：将输入数据传递到神经网络的每一层，计算输出结果。
- 反向传播：根据损失函数，计算梯度并更新权重和偏置，优化网络。
5. 损失函数
损失函数用于衡量预测结果与真实结果之间的差异。常见的损失函数有均方误差、交叉熵等。
- 均方误差：适用于回归问题。
- 交叉熵：适用于分类问题。
6. 本站链接
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