神经网络是人工智能领域的重要技术,灵感来源于生物神经元的结构与功能。它通过模拟人脑处理信息的方式,实现对复杂模式的识别与学习。

什么是神经网络?

神经网络由大量相互连接的节点(人工神经元)组成,这些节点分层排列,通过调整连接权重来完成学习任务。其核心思想是:

  • 分层结构:输入层、隐藏层、输出层
  • 非线性变换:通过激活函数处理信息
  • 自适应性:权重通过训练数据自动优化

基本组成元素

  1. 神经元(Neuron)
    神经网络结构
  2. 权重(Weight)
    决定输入信号的重要性
  3. 激活函数(Activation Function)
    常见类型:ReLU、Sigmoid、Tanh

典型应用场景

  • 图像识别(如手写数字分类)
  • 自然语言处理(情感分析)
  • 时间序列预测(股票价格分析)
  • 强化学习(游戏AI策略)

扩展学习

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