神经网络是深度学习的核心，其灵感来源于生物神经元的结构与功能。以下是关键知识点：
1. 基本组成
- 神经元：信息处理的基本单元，接收输入信号并通过激活函数输出
- 层结构：包含输入层、隐藏层和输出层，隐藏层的数量决定网络深度
- 权重与偏置：控制神经元信号传递强度的参数，通过训练不断优化
2. 工作原理
- 前向传播：输入数据逐层传递，通过加权求和与激活函数计算输出
- 激活函数：引入非线性特性，常见类型包括 Sigmoid、ReLU、Tanh
- 损失函数：衡量预测结果与真实标签的误差，如交叉熵、均方误差
3. 训练过程
- 梯度下降：通过计算损失梯度调整参数，最小化误差
- 优化算法：如 Adam、SGD 等，提升训练效率与稳定性
- 反向传播：利用链式法则计算梯度，实现参数更新
4. 应用场景
- 图像识别：如 MNIST 手写数字分类
- 自然语言处理：如情感分析、机器翻译
- 强化学习：如游戏策略优化
如需深入学习，可参考 深度学习进阶教程 探索激活函数的数学原理。🌐