人工神经网络与神经网络优化算法

资 源 简 介

人工神经网络与神经网络优化算法

详 情 说 明

人工神经网络（ANN）是模拟生物神经系统结构和功能的计算模型，通过多层神经元连接来处理复杂模式识别和函数逼近任务。其核心在于通过权重调整来学习输入与输出的映射关系。

神经网络优化算法是训练过程中的关键组件，决定了模型如何从错误中学习。最常见的优化方法包括： 梯度下降（Gradient Descent）：通过计算损失函数对权重的偏导数，沿负梯度方向更新参数，分为批量梯度下降、随机梯度下降和小批量梯度下降三种变体。 反向传播（Backpropagation）：高效计算梯度的算法，将输出层误差逐层反向传递至各隐藏层，配合链式法则实现参数调整。 改进型优化器：如动量法（Momentum）、Adam、RMSprop等，通过引入历史梯度信息或自适应学习率来加速收敛并避免局部最优。

这些优化技术的选择直接影响模型训练速度、泛化能力和最终性能，需要根据具体任务和数据特性进行权衡。