神經網路是一種受人腦結構和功能啟發的計算模型。它是人工智慧的基本組成部分,特別是在機器學習領域。神經網路旨在處理和解釋數據中的複雜模式和關係,使其能夠做出預測、識別模式和解決問題。
神經網路的核心由互連的節點組成,稱為人工神經元或簡稱為「神經元」。這些神經元被組織成層,每層執行特定的計算。最常見的神經網路類型是前饋神經網絡,其中資訊沿著一個方向流動,從輸入層通過隱藏層到達輸出層。
神經網路中的每個神經元接收輸入,對它們應用數學變換,並產生輸出。輸入乘以權重,權重代表神經元之間的連接強度。此外,通常會為每個神經元添加偏置項,從而可以微調神經元的反應。然後,加權輸入和偏壓項透過激活函數,該函數將非線性引入網路。
激活函數根據神經元的輸入確定其輸出。常見的激活函數包括 sigmoid 函數(將輸入對應到 0 到 1 之間的值)和修正線性單元 (ReLU) 函數(如果輸入為正規輸出輸入,否則輸出 0)。激活函數的選擇取決於當前的問題和所需的網路屬性。
在訓練過程中,神經網路使用反向傳播過程來調整其神經元的權重和偏差,以最小化預測輸出和期望輸出之間的差異。反向傳播計算相對於每個權重和偏差的誤差梯度,允許網路以減少誤差的方式更新它們。這個迭代過程一直持續到網路達到誤差最小化的狀態,並且它可以對新的、看不見的數據做出準確的預測。
神經網路已被證明在廣泛的應用中非常有效,包括影像和語音辨識、自然語言處理和推薦系統。例如,在影像辨識中,神經網路可以透過分析數千甚至數百萬張標記影像來學習辨識物件。透過捕捉資料中的潛在模式和特徵,神經網路可以概括其知識並對看不見的影像做出準確的預測。
神經網路是一種受人腦結構和功能啟發的計算模型。它由組織成層的互連人工神經元組成,每個神經元對其輸入應用數學變換,並將結果透過激活函數傳遞。透過訓練過程,神經網路調整其權重和偏差,以盡量減少預測輸出和期望輸出之間的差異。這使他們能夠識別模式、做出預測並解決複雜的問題。
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