神经网络基础概念与应用场景详解

神经网络基础概念与应用场景详解

引用

CSDN

1.

https://blog.csdn.net/AlbertDS/article/details/144265169

神经网络作为人工智能和机器学习领域最具革命性的技术之一，其发展历程可以追溯到20世纪40年代。本文将从最基础的概念出发，系统地阐述神经网络的工作原理、基本构造以及典型应用场景，帮助读者建立对神经网络的深入理解。

1. 引言

神经网络（Neural Networks）作为人工智能和机器学习领域最具革命性的技术之一，其发展历程可以追溯到20世纪40年代。1943年，McCulloch和Pitts首次提出了人工神经元的数学模型，开启了神经网络研究的先河。随着计算能力的提升和算法的优化，神经网络已经发展成为一个强大的机器学习工具，在图像识别、自然语言处理、决策控制等众多领域展现出惊人的潜力。
本文将从最基础的概念出发，系统地阐述神经网络的工作原理、基本构造以及典型应用场景，帮助读者建立对神经网络的深入理解。

2. 基本概念

2.1 人工神经元

人工神经元是神经网络的基本计算单元，其设计灵感来自于生物神经元的结构和功能。
下图展示了一个典型的人工神经元结构：

一个典型的人工神经元包含以下核心组件：

• 输入（Inputs）：接收来自其他神经元或外部环境的信号
• 权重（Weights）：每个输入信号都有一个对应的权重，表示该输入的重要程度
• 偏置（Bias）：一个可调节的阈值参数，增加模型的灵活性
• 加权求和（Weighted Sum）：将所有输入信号与对应权重的乘积相加
• 激活函数（Activation Function）：对加权求和的结果进行非线性变换，产生神经元的最终输出

神经元的数学表达式为：
y = f ( Σ ( w i ∗ x i ) + b ) y = f(Σ(wi * xi) + b)y=f(Σ(wi∗xi)+b)

其中：

• y yy是神经元的输出
• f ff是激活函数
• w i wiwi是第i个输入的权重
• x i xixi是第i个输入
• b bb是偏置项

2.2 激活函数

激活函数在神经网络中引入非线性特性，是神经网络能够逼近任意复杂函数的关键。

2.2.1 常用激活函数

2.2.1.1 Sigmoid函数

• 数学表达式：σ ( x ) = 1 / ( 1 + e ( − x ) ) σ(x) = 1 / (1 + e^(-x))σ(x)=1/(1+e(−x))
• 导数：σ ′ ( x ) = σ ( x ) ( 1 − σ ( x ) ) σ'(x) = σ(x)(1 - σ(x))σ′(x)=σ(x)(1−σ(x))
• 主要应用：
• 二分类问题的输出层
• 早期神经网络的隐藏层
• 门控机制（如LSTM中的门控单元）

2.2.1.2 ReLU（Rectified Linear Unit）