神经网络原理(S.Haykin)

资 源 简 介

神经网络原理(S.Haykin)

详 情 说 明

神经网络是一种受到生物神经系统启发的计算模型，由大量相互连接的处理单元（人工神经元）组成。根据Simon Haykin的经典著作《神经网络原理》，神经网络的核心在于通过调整神经元之间的连接权重来学习输入数据的模式。

神经网络中最基本的组成单元是人工神经元，它接收多个输入信号，通过加权求和后经过激活函数产生输出。多个神经元按层排列形成网络结构，典型的包括输入层、隐藏层和输出层。

Haykin特别强调了神经网络的学习能力，主要有监督学习、无监督学习和强化学习三种范式。其中反向传播算法是最著名的监督学习算法，通过计算输出误差并反向传播来调整网络权重。

现代深度学习可以看作是神经网络的扩展，通过增加隐藏层的数量来构建深层网络结构。这类网络能够自动提取数据的多层次特征表示，在图像识别、自然语言处理等领域取得了突破性进展。