神经网络

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神经网络

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，是机器学习和深度学习的核心算法之一。它通过多层连接的"人工神经元"处理数据，能够自动学习复杂的非线性关系。

基本组成包括输入层、隐藏层和输出层，每个神经元接收前一层输出的加权信号，经过激活函数处理后传递给下一层。常见的激活函数包括Sigmoid、ReLU等，它们为模型引入非线性特性。

训练过程依赖反向传播算法，通过计算预测误差的梯度来调整网络权重。优化器如SGD或Adam会控制参数更新的方向和步长。现代神经网络通过Dropout、Batch Normalization等技术有效缓解过拟合问题。

从简单的全连接网络发展到CNN、RNN等专用架构，神经网络在图像识别、自然语言处理等领域展现出强大能力。理解其核心机制是掌握深度学习的重要基础。