神经网络
神经网络（Neural Network）可以用一个通俗又准确的方式理解，它是一类模仿人类大脑神经元结构和功能的算法，用来处理各种数据任务，比如分类、回归、图像识别、语音识别等。下面我分层次解释：
1️⃣ 核心概念
- 神经元（Neuron）：神经网络的基本单位。就像大脑里的神经元一样，它接收输入信号，经过“计算”，输出结果。
- 层（Layer）：神经元按层排列：
- 输入层（Input Layer）：接收外部数据。
- 隐藏层（Hidden Layer）：中间处理层，进行复杂计算。
- 输出层（Output Layer）：输出最终结果。
- 权重（Weight）：神经元之间的连接强度，类似“重要性系数”。
- 偏置（Bias）：调节神经元输出的参数。
- 激活函数（Activation Function）：给神经元输出加“非线性”，使网络能处理复杂问题。
2️⃣ 工作原理
- 输入数据：神经网络接收一组数值，比如图像像素或音频特征。
- 加权求和：每个神经元将输入乘以权重并加上偏置。
- 激活函数：经过激活函数处理，决定这个神经元是否“激活”。
- 输出结果：最终输出层给出预测或分类结果。
- 训练：网络根据预测结果与真实值的差距（损失函数）不断调整权重和偏置，让预测越来越准确。
3️⃣ 一个通俗例子
假设你要训练一个神经网络判断“这是猫还是狗”：
- 输入层：图片的像素值。
- 隐藏层：检测图像特征，比如耳朵、眼睛、毛发。
- 输出层：输出一个概率，比如
[猫: 0.9, 狗: 0.1]→ 网络认为这是猫。 - 训练过程：网络不断调整权重，逐渐学会区分猫和狗。
4️⃣ 为什么叫“神经网络”
因为它的结构和工作方式模仿大脑神经元：每个神经元连接其他神经元，通过信号传递和权重调整来“学习”。