浅谈神经网络算法的工作流程！神经网络是如何工作的？

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神经网络算法的工作流程主要分为训练阶段和预测阶段，下面将详细阐述这两个阶段的具体流程。

训练阶段

训练阶段是神经网络从数据中学习模式和规律的过程，目的是调整网络参数，使其能够准确地对输入数据进行分类或回归预测。

数据准备

数据收集：根据具体任务收集相关的数据。例如，在图像分类任务中，需要收集包含不同类别图像的数据集，如猫、狗、汽车等图片；在房价预测任务中，要收集房屋的面积、房间数量、地理位置等特征数据以及对应的房价。
数据预处理
- 数据清洗：去除数据中的噪声、缺失值和异常值。比如，在处理房价数据时，若发现某个房屋面积数据明显异常（如为负数或远超正常范围），需进行修正或剔除。
- 数据标准化/归一化：将数据缩放到一个特定的范围，如将数据缩放到[0, 1]或[-1, 1]之间。以图像数据为例，将像素值从[0, 255]归一化到[0, 1]可以避免不同特征因量纲不同对模型训练产生影响，同时也能加快模型的收敛速度。
数据划分：将数据集划分为训练集、验证集和测试集。训练集用于模型的参数更新；验证集用于在训练过程中评估模型的性能，调整超参数（如学习率、网络层数等）；测试集则用于最终评估模型在未见过的数据上的泛化能力。

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初始化参数

随机初始化神经网络中所有神经元的权重和偏置。权重和偏置的初始值对神经网络的训练过程和最终性能有重要影响。通常采用小随机数进行初始化，例如使用均值为0、标准差为0.01的高斯分布来生成初始权重。

前向传播

输入数据：将训练数据的一批样本输入到神经网络中。例如，在图像分类任务中，将一张图片的像素值作为输入数据。
逐层计算输出：从输入层开始，按照网络结构依次计算每一层神经元的输出。假设有一个简单的三层神经网络（输入层、一个隐藏层、输出层），输入数据首先进入输入层，然后传递到隐藏层，隐藏层的神经元对输入进行加权求和，并通过激活函数进行非线性变换，得到该层的输出。
多层传递：将前一层的输出作为后一层的输入，依次计算每一层神经元的输出，直到得到网络的预测结果。例如，在一个简单的三层前馈神经网络中，输入层接收数据后，经过隐藏层的计算（可能涉及激活函数处理），最终输出预测结果。

计算损失

根据预测结果和真实标签，使用损失函数计算损失值。损失函数用于衡量预测值与真实值之间的差异。例如，在二分类问题中常用交叉熵损失函数衡量预测概率与真实标签的差异；在回归问题中，常用均方误差（MSE）衡量预测值与真实值的偏离程度。
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| - 有效提取数据模式，提高预测准确性
- 适应多种数据类型（图像、文本、数值等）
- 可处理复杂非线性关系 | - 需大量数据和计算资源要求高） |
| 适用场景：