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
- 神经元(Neuron)
- 权重(Weight)
决定输入信号的重要性 - 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)