神经网络

资 源 简 介

神经网络

详 情 说 明

神经网络是一种模仿生物神经系统结构和功能的计算模型。反向传播算法是训练神经网络的核心方法之一，它通过将输出误差反向传播到网络各层来实现权重调整。

本文介绍的网络结构采用了双曲正切函数作为隐藏层神经元的激活函数，这种S型函数能够将输入值压缩到(-1,1)范围内，非常适合处理非线性问题。与之相对，输出层采用线性神经元，保持输出值的线性关系。

误差学习机制通过比较网络输出与期望输出的差值来计算损失，然后利用反向传播算法将误差从输出层逐层传递回隐藏层。每个权重参数的调整幅度与该参数对总误差的贡献程度成正比。

这种网络结构特别适合解决回归问题，其中隐藏层的非线性特性可以捕捉输入数据的复杂模式，而线性输出层则保持最终结果的连续性。网络的训练过程通过不断调整权重来最小化误差函数，最终得到一个能够准确拟合训练数据的模型。