神经网络原理

资 源 简 介

神经网络原理

详 情 说 明

神经网络是模仿生物神经系统构建的机器学习模型，通过多层连接的神经元处理复杂数据。核心结构包含输入层、隐藏层和输出层，每层由多个神经元节点构成。

前向传播过程中，输入数据经过加权求和与激活函数处理逐层传递。常用激活函数如ReLU或Sigmoid引入非线性特性，使网络能拟合复杂模式。损失函数计算预测值与真实值的差异，如交叉熵或均方误差。

训练依赖反向传播算法：根据损失梯度从输出层回溯至输入层，利用链式法则调整各层权重。优化器如随机梯度下降（SGD）或Adam控制参数更新步长，通过迭代最小化损失函数。

深层网络通过卷积层、池化层等特殊结构处理空间数据，循环神经网络则擅长序列建模。批归一化和Dropout等技术能有效缓解过拟合问题。神经网络在图像识别、自然语言处理等领域展现出强大特征学习能力。