神经网络资料-1

资 源 简 介

神经网络资料-1

详 情 说 明

神经网络是模仿生物神经系统结构和功能的计算模型，由大量相互连接的节点（人工神经元）组成。作为深度学习的核心组件，它在图像识别、自然语言处理等领域展现出强大的模式识别能力。

基本结构通常包含输入层、隐藏层和输出层。每个神经元接收前一层输出的加权输入，通过激活函数产生非线性输出。这种层级结构使网络能够学习数据的抽象特征表示。

训练过程依赖反向传播算法，通过计算损失函数的梯度来调整网络权重。优化器如SGD或Adam用于高效更新参数，而批量归一化、Dropout等技术可防止过拟合。

现代神经网络发展出多种变体：CNN擅长处理网格数据（如图像），RNN适合序列数据，Transformer则通过自注意力机制改变了NLP领域格局。理解这些基础概念是掌握深度学习的关键切入点。