神经网络算法

资 源 简 介

神经网络算法

详 情 说 明

神经网络算法是模拟人脑神经元连接方式的计算模型，由相互连接的节点（神经元）组成分层结构。其核心思想是通过调整神经元之间的连接权重，使网络能够从输入数据中自动学习特征并做出预测。

典型的神经网络包含输入层、隐藏层和输出层。数据从输入层进入，经过隐藏层的非线性变换，最终在输出层产生结果。每个神经元会接收前一层神经元的加权输入，并通过激活函数决定是否激活。常用的激活函数包括Sigmoid、ReLU和Tanh等。

训练神经网络的关键在于反向传播算法。该算法首先计算预测值与实际值的误差，然后将误差反向传播到各层，使用梯度下降等优化方法调整权重参数，使误差逐渐减小。为了防止过拟合，通常会采用Dropout、正则化等技术。

现代深度学习扩展了传统神经网络，发展出卷积神经网络、循环神经网络等变体，在图像识别、自然语言处理等领域取得了突破性进展。神经网络的优势在于能够自动学习特征表示，无需人工设计特征工程，但对计算资源和数据量要求较高。