神经网络讲解

资 源 简 介

神经网络讲解

详 情 说 明

神经网络是一种模仿生物神经元结构的计算模型，是深度学习的基础架构。它的核心思想是通过多层连接的节点（神经元）来模拟复杂的非线性关系。

基本组成单元是神经元，每个神经元接收输入信号，经过加权求和后通过激活函数产生输出。典型的激活函数包括Sigmoid、ReLU和Tanh等，它们为网络引入了非线性特性。

前向传播过程是数据从输入层流向输出层的计算路径，每一层都会对数据进行变换。反向传播算法则通过计算损失函数的梯度，从输出层回溯调整各层权重，这是训练网络的关键。

现代神经网络通常包含输入层、多个隐藏层和输出层。随着深度增加，网络能够学习更抽象的特征表示，但也面临梯度消失等问题。为解决这些问题，发展出了批量归一化、残差连接等技术。

神经网络在图像识别、自然语言处理等领域表现出色，但对计算资源和数据量要求较高。理解其工作原理有助于更好地设计模型结构和调参。