前馈神经网络工作机理分析与学习算法 李爱军

资 源 简 介

前馈神经网络工作机理分析与学习算法 李爱军

详 情 说 明

前馈神经网络工作机理分析与学习算法

前馈神经网络是一种典型的人工神经网络结构，其信息流向具有单向性特征。这种网络由输入层、隐藏层和输出层组成，数据从输入层逐层向前传递，最终在输出层得到结果。

网络的工作机理主要涉及两个核心过程：前向传播和误差反向传播。在前向传播阶段，输入数据经过各层的权重矩阵和激活函数变换，逐步提取高层次特征。常见的激活函数包括Sigmoid、ReLU等，它们为网络引入非线性因素。

学习算法方面，最经典的是基于梯度下降的反向传播算法。该算法首先通过前向传播计算输出误差，然后将误差逐层反向传播，利用链式法则计算各层参数的梯度。梯度信息揭示了参数对误差的影响程度，指导参数更新方向。

权重更新过程通常采用随机梯度下降或其改进算法，如带动量的梯度下降、Adam等。这些优化算法在基础梯度下降之上引入各种技巧，以加快收敛速度并防止陷入局部最优。

李爱军的研究工作可能涉及对上述机理的深入分析或算法改进，例如在特定应用场景下的网络结构优化、新型激活函数设计或改进的学习算法等。这些研究推动了前馈神经网络理论发展和实际应用。