深度学习之神经网络(ANN/FNN/MLP)

发布网友发布时间：2024-09-15 08:23

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热心网友时间：2024-11-01 17:17

人工神经网络（ANN）, 全连接神经网络（FNN）和多层感知机（MLP）, 简称神经网络，是深度学习的核心构建块。它源于对人类大脑神经元及其复杂连接的模拟，通过学习调整神经元间的连接强度实现预测。在机器学习中，神经网络模仿人脑数以亿计的神经细胞构建复杂网络，进行逻辑、语言和情感的学习，尤其在深度学习和人工智能领域如图像识别、语音识别等技术中占据基础地位。

神经网络算法的目标是模拟生物神经系统的学习，但其高复杂度导致模型解释性较差。尽管商业分析中较少使用，但在深度学习中，神经网络是必不可少的。神经网络的基本原理可追溯到早期的感知机，通过激活函数和参数向量决定决策边界。每个神经元接收输入，通过权重和偏置处理，形成预测输出，这个过程类似于感知机的集成。

神经网络的核心结构包括输入层、隐藏层和输出层。输入层处理特征向量，隐藏层通过复杂的网络结构学习特征之间的关系，输出层根据学习到的信息生成预测。理解隐藏层，尤其是其激活函数和参数的调整，是理解神经网络的关键难点。例如，一个简单的三层网络可能就有大量的参数，实际应用中的神经网络通常处理大量特征和复杂网络结构。

神经网络的训练过程涉及到损失函数的选择和优化，如梯度下降算法，通过计算损失函数的梯度调整网络参数。尽管计算过程复杂，但理解基本原理后，我们可以知道它基于已知的数学和机器学习概念。继续深入学习，可以查看3blue1brown的教程来更直观地掌握这些概念。

总结起来，学习神经网络需要掌握网络结构、参数调整、前向传播和反向传播等步骤，以及如何使用损失函数衡量模型性能。通过Numpy等工具实现神经网络算法，可以将其应用到实际问题中，但同时也要注意理解其内在的复杂性和局限性。