一文了解神经网络的基本原理

发布网友发布时间：2024-08-19 17:42

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热心网友时间：2024-08-22 13:21

理解神经网络的核心原理，让我们从多层感知器(MLP)开始。神经元作为神经网络的基础，通过接收输入、权重调整和激活函数的非线性处理，实现数据的复杂表达学习。

神经元的计算过程涉及输入值、权重和偏置值的交互。输入值通过与权重的乘积，加上偏置值，经过激活函数如Sigmoid、ReLU或Tanh进行处理，生成输出。偏置值的引入使得网络具有可学习的常数输入，增强其非线性能力。

前向神经网络是一种简单的结构，信息沿单一方向从输入层传递到输出层，没有循环或反馈。例如，一个三层的网络，包含输入、隐藏和输出层，连接神经元之间形成网络结构。

多层感知器突破了单层的局限，通过增加隐藏层处理非线性，如上图所示，隐藏层神经元的计算公式展示了这一特点。反向传播算法则在前向传播的基础上，通过梯度下降等优化方法调整权重，以减小预测误差。

以一个简单的例子说明，假设输入学习时间和中期成绩，输出期末成绩。在前向传播中，网络计算出的初始概率可能不准确，但反向传播会调整权重，逐步接近正确输出。通过训练集的反复迭代，网络逐渐学习到数据的模式，最终可以对新的数据进行预测。

总结来说，神经网络和MLP的核心在于神经元的计算、网络结构设计、前向传播和反向传播的交互作用，通过不断学习优化，实现对复杂数据的处理和预测。