神经网络

资 源 简 介

神经网络

详 情 说 明

神经网络是一种模仿生物神经网络结构和功能的数学模型，是深度学习的核心基础。它由大量相互连接的节点（神经元）组成，通过调整节点之间的连接权重来学习和预测。

神经网络的基本组成包括输入层、隐藏层和输出层。输入层接收原始数据，隐藏层负责特征提取和转换，输出层产生最终结果。每个神经元接收前一层神经元的输出，经过加权求和后通过激活函数产生输出。

神经网络的训练过程主要通过反向传播算法实现。首先进行前向传播计算预测结果，然后根据损失函数计算误差，最后反向传播误差并更新权重。常用的优化算法包括随机梯度下降和Adam等。

神经网络的强大之处在于其自动特征提取能力，无需人工设计特征就能从原始数据中学习到有用的表示。常见的神经网络类型包括卷积神经网络（CNN）、循环神经网络（RNN）和Transformer等。

在应用方面，神经网络已广泛应用于计算机视觉、自然语言处理、语音识别和推荐系统等领域，取得了突破性的成果。