神经网络

资 源 简 介

神经网络

详 情 说 明

神经网络是一种模拟人脑神经元连接方式的计算模型，是深度学习的核心组成部分。它由大量相互连接的节点（神经元）组成，这些节点分层排列，包括输入层、隐藏层和输出层。每个神经元接收输入数据，通过激活函数处理后传递给下一层。

神经网络通过训练过程自动学习特征表示。最常见的训练算法是反向传播，它利用梯度下降来调整网络中的权重参数。现代神经网络可以通过增加隐藏层的数量构建深层网络，从而获得强大的特征提取能力。

神经网络已成功应用于计算机视觉、自然语言处理、语音识别等多个领域。随着硬件计算能力的提升，神经网络模型的规模也在不断扩大，出现了Transformer等新型架构。理解神经网络的基本原理是进入深度学习领域的重要基础。