神经网络源码

资 源 简 介

神经网络源码

详 情 说 明

神经网络是深度学习领域的核心算法模型，它通过模拟人脑神经元的工作机制来构建复杂的计算系统。其基本原理是通过多层连接的节点（神经元）进行信息传递和特征提取。

典型的神经网络包含三个核心部分：输入层负责接收原始数据，隐藏层进行特征变换和非线性处理，输出层产生最终预测结果。各层之间的连接具有可调整的权重参数，这些权重通过反向传播算法不断优化。

现代神经网络已经发展出多种变体，包括卷积神经网络（CNN）适合处理图像数据，循环神经网络（RNN）擅长序列建模，以及Transformer等新型架构。这些模型通过自动学习数据中的高层次特征，在各种任务上表现出色。

神经网络的训练过程依赖于大量数据和计算资源，需要使用梯度下降等优化算法来最小化损失函数。为了防止过拟合，通常会采用正则化、Dropout等技术。