🔥 简介
神经网络是模仿人脑处理信息机制的计算模型，广泛应用于人工智能领域。其核心思想是通过层叠的神经元模拟生物神经元的连接与计算方式，以下为关键知识点：
📌 核心概念
- 神经元：基本计算单元，接收输入、加权求和并应用激活函数
- 权重与偏置：决定神经元对输入信号的响应强度
- 激活函数（如ReLU、Sigmoid）：引入非线性特性，使网络能学习复杂模式
- 前向传播：输入数据通过网络层级传递，最终输出结果
- 损失函数：衡量预测值与真实值的误差，常见如交叉熵、均方误差
📊 典型结构
- 输入层：接收原始数据特征
- 隐藏层：通过非线性变换提取特征
- 输出层：生成最终预测结果
- 全连接层：每层神经元与前一层所有神经元相连
🔍 训练过程
- 梯度下降：通过反向传播计算损失梯度，调整权重
- 优化算法（如Adam、SGD）：加速收敛并减少局部最优风险
- 正则化（L1/L2、Dropout）：防止过拟合，提升泛化能力
🛠 应用场景
- 图像识别（如MNIST手写数字分类）
- 自然语言处理（如文本情感分析）
- 时序预测（如股票价格预测）
- 强化学习（如游戏AI策略生成）
📚 扩展阅读
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