神经网络

神经网络

神经网络，全称为人工神经网络（Artificial Neural Networks，ANNs），是一种模拟人脑神经系统的计算模型，用于信息处理和自动化学习任务。神经网络由大量的人工神经元（节点）组成，这些节点之间通过加权连接进行交互，能够学习和解决复杂的模式识别、分类、回归和其他类型的机器学习问题。以下是神经网络的一些基本组成部分和概念：
神经元（Neuron）：基本计算单元，接收输入信号，对其进行加权求和，并通过激活函数转换为输出信号。
权重（Weights）：连接神经元的边上的数值，决定了一个神经元的输出对另一个神经元的影响程度。
激活函数（Activation Function）：如Sigmoid、ReLU、Tanh等，用于引入非线性，使得神经网络能够学习和表达复杂的非线性关系。
输入层（Input Layer）：接收原始数据的层，无激活函数。通常是特征向量
隐藏层（Hidden Layers）：位于输入层和输出层之间的层，可以有一个或多个，负责提取特征和进行复杂的数据变换。
输出层（Output Layer）：产生最终预测或分类结果的层，其激活函数取决于任务类型，如二分类问题常用Sigmoid函数，多分类问题常用Softmax函数。
前向传播（Forward Propagation）：输入数据从输入层经过各隐藏层直至到达输出层的过程，每一层的输出作为下一层的输入。
反向传播（Backpropagation）：误差从输出层向输入层反向传播，用于计算梯度并更新网络权重，是基于梯度下降法优化网络参数的核心步骤。
损失函数（Loss Function）：衡量模型预测值与真实值之间差距的函数，如均方误差（MSE）、交叉熵损失（Cross-Entropy Loss）等，用于指导学习过程。
超参数（Hyperparameters）：模型训练前需要手动设定的参数，如学习率、批次大小、迭代次数、隐藏层数量等，它们影响模型的训练效率和性能。
神经网络广泛应用于图像识别、语音识别、自然语言处理、推荐系统、游戏AI等领域，是现代人工智能技术的重要基石。