神经网络原理

资 源 简 介

神经网络原理

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。其核心思想是通过多层连接的神经元对输入数据进行非线性变换，从而学习复杂的模式。

典型神经网络由三部分组成：输入层接收原始数据，隐藏层进行特征提取，输出层生成最终结果。每个神经元都包含一组可训练的权重参数，这些权重决定了信号传递的强度。通过激活函数（如ReLU或Sigmoid）引入非线性特性，使网络能够拟合任意复杂函数。

训练过程采用反向传播算法：首先前向计算得到预测输出，然后计算与真实值的误差，最后反向逐层调整权重。优化器（如SGD或Adam）会控制参数更新的幅度。随着训练进行，网络逐渐学会从数据中提取有用的特征表示。

现代深度神经网络通过增加层数和改进结构（如卷积、注意力机制），在图像识别、自然语言处理等领域取得了突破性进展。理解其基本原理是掌握深度学习技术的关键第一步。