神经网络与数学的关系非常紧密，以下是一些关键点：

数学基础

  • 线性代数：神经网络中的权重和偏置可以通过矩阵进行表示和操作。
  • 概率论和统计学：用于理解神经网络的训练过程，包括损失函数和优化算法。
  • 微积分：用于理解模型的导数，以及如何进行梯度下降优化。

应用示例

  • 激活函数：Sigmoid、ReLU、Tanh 等，它们是数学函数的典型应用。
  • 损失函数：均方误差（MSE）、交叉熵等，用于衡量预测值与真实值之间的差距。

扩展阅读

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