神经网络代码

资 源 简 介

神经网络代码

详 情 说 明

神经网络是模拟人类大脑神经元连接方式的数学模型，其代码实现通常包含三个核心模块：前向传播计算、损失函数评估和反向传播优化。

在前向传播阶段，输入数据会经过隐藏层的线性变换和激活函数处理。常见的激活函数如ReLU或Sigmoid负责引入非线性特征，使网络能够学习复杂模式。每层神经元的输出会成为下一层的输入，直到得到最终预测结果。

损失函数模块用于量化预测值与真实值的差异，分类任务常使用交叉熵损失，回归任务则多用均方误差。这个数值将成为网络优化的指引标。

最关键的训练过程通过反向传播实现，该算法利用链式法则逐层计算损失对权重的梯度。优化器（如SGD或Adam）根据梯度方向调整网络参数，学习率参数控制着每次更新的步长。

现代神经网络代码会引入批量归一化、Dropout等技巧来提升训练稳定性，同时使用向量化运算和GPU加速来应对深层网络的海量计算。理解这些组件的协同工作原理，比单纯复制代码更重要。