AI产品的基础设施，神经网络必备知识

AI产品的基础设施，神经网络必备知识

引用

CSDN

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https://m.blog.csdn.net/realize_dream/article/details/144151071

神经网络是人工智能领域的重要基础设施，它模拟人类大脑的神经元结构，通过多层次的节点连接实现复杂的数据处理和模式识别。本文将为您介绍神经网络的基本概念、工作原理及其在AI大模型中的核心作用。

什么是神经网络？

神经网络又称“人工神经网络”，是模拟人类大脑功能模型的计算架构。它由一组称为“节点”的处理单元组成，这些节点间相互传递数据，就像人类大脑中的神经元相互传递电脉冲一样。

为什么神经网络如此重要？

神经网络是让AI“活起来”的关键技术。无论是将图片发送给ChatGPT并获得快速响应，还是通过DALL-E、Flux等大模型实现文生图功能，这些AI应用都在一定程度上依赖神经网络。可以说，没有神经网络，就没有现代AI的蓬勃发展。

神经网络如何工作？

神经网络由多个节点层组成，至少包括三个层次：输入层、至少一个隐藏层和输出层。每个节点（人工神经元）都与下一个节点相连，每个连接都有一个权重和阈值。当一个节点的输出高于阈值时，该节点被激活并将其数据发送到网络的下一层。如果低于阈值，就不会有数据通过。

神经网络与深度学习的关系

神经网络是深度学习的核心组成部分。深度学习通常包含多个神经网络，每个网络都有特定的应用场景和优势。当神经网络包含很多个隐藏层时，就构成了所谓的“深度”神经网络。

图1：神经网络在深度学习中的核心地位

图2：神经网络在AI应用中的实际效果示例