神经网络原理(S.Haykin)

资 源 简 介

神经网络原理(S.Haykin)

详 情 说 明

神经网络是模拟生物神经系统结构和功能的计算模型，其核心思想源于对人类大脑神经元工作方式的抽象。根据Simon Haykin的经典论述，神经网络主要由三个关键要素构成：处理单元（神经元）、网络拓扑结构和学习规则。

从生物神经元获得灵感，人工神经元由输入信号、连接权重和激活函数组成。每个神经元接收来自前一层神经元的加权输入，通过激活函数产生输出。这种简单的数学模型却能表现出惊人的复杂行为，关键在于网络中的多层次非线性变换。

前馈神经网络是最基础的结构，数据从输入层单向流向输出层。当网络包含多个隐藏层时，就构成了深度神经网络。反向传播算法作为训练神经网络的经典方法，通过计算损失函数的梯度来调整网络权重，使网络输出逐渐逼近期望值。

神经网络的强大能力来自于其分布式表示特性。每个特征不是由单一神经元表示，而是分散在整个网络中。这种特性使得神经网络对噪声和部分输入缺失具有鲁棒性。随着层数的增加，神经网络能够自动学习从低级到高级的层次化特征表示。