神经网络的基本概念

神经元模型

神经元是神经网络的基本单元，模拟了生物神经元的工作方式：

• 输入：接收多个输入信号
• 权重：每个输入都有对应的权重
• 偏置：用于调整神经元的激活阈值
• 激活函数：引入非线性变换
• 输出：产生单个输出信号

网络结构

神经网络由多层神经元组成，主要包括：

• 输入层：接收原始数据
• 隐藏层：进行特征提取和转换
• 输出层：产生最终预测结果
• 层间连接：全连接或部分连接
• 前向传播：信息从输入层流向输出层

学习过程

神经网络通过以下步骤进行学习：

• 前向传播：计算预测值
• 损失计算：评估预测误差
• 反向传播：计算梯度
• 参数更新：优化网络权重
• 迭代训练：重复以上步骤