神经网络是人工智能领域的重要技术，模仿生物神经元的工作机制，通过多层节点间的连接实现数据处理与模式识别。以下是其核心概念：

1. 基本组成 🧱

  • 输入层：接收原始数据（如图像像素、文本向量）
  • 隐藏层：通过非线性变换提取特征（可包含多个层）
  • 输出层：生成最终结果（如分类标签、预测值）
  • 权重与偏置：连接节点间的参数，决定信号传递强度

2. 工作原理 ⚡

神经网络通过以下步骤处理信息：

  1. 数据输入 → 激活函数计算 → 输出结果
  2. 前向传播：逐层计算节点输出
  3. 损失函数：衡量预测结果与真实值的误差
  4. 反向传播：通过梯度下降优化参数（<center><img src="https://cloud-image.ullrai.com/q/反向传播算法/" alt="反向传播算法"/></center>）

3. 学习过程 📚

  • 训练阶段：使用标注数据调整权重
  • 验证阶段：测试模型泛化能力
  • 优化目标：最小化损失函数（如交叉熵、均方误差）
  • 常用算法：梯度下降法（GD）、随机梯度下降法（SGD）

4. 应用领域 🌐

  • 图像识别（如<center><img src="https://cloud-image.ullrai.com/q/卷积神经网络/" alt="卷积神经网络"/></center>）
  • 自然语言处理
  • 时序预测（<center><img src="https://cloud-image.ullrai.com/q/循环神经网络/" alt="循环神经网络"/></center>）
  • 强化学习

如需深入了解神经网络的数学原理，可访问神经网络数学基础页面。