工智能基础知识总结--神经网络

最新推荐文章于 2026-01-09 16:36:33 发布
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#神经网络 #人工智能 #深度学习

本文详细介绍了神经网络的结构，包括输入层、隐藏层和输出层，强调了隐藏层在处理非线性问题中的作用。通过激活函数和前向计算、反向求导的过程，解释了神经网络如何学习和优化参数。讨论了Sigmoid、Tanh、ReLU和Softmax等常见激活函数的特性，并对比了它们的优缺点。此外，文章还涵盖了参数初始化、梯度消失与梯度爆炸问题以及优化方法如随机梯度下降（SGD）和防止过拟合的策略，如Dropout和L2正则化。

  1. 什么是神经网络

    逻辑回归、感知机均只包含一个输入层以及一个输出层，只能处理线性可分问题。如果在输入层与输出层之间加入一层到多层的隐藏层，就会得到神经网络结构。

    神经网络一般由输入层、隐藏层、输出层构成，下图展示了其一般结构：

    sGXmRI.jpg

    隐藏层之所称之为隐藏层，是因为在训练集中，这些中间结点的准确值我们是不知道到的，也就是说你看不见它们在训练集中应具有的值。

    神经网络通过在每个隐藏层后加入非线性的激活函数来使得模型具有非线性切分能力。

  2. 神经网络的计算过程

    • 前向计算过程

      对一个包含L个隐藏层（包括输入层）的神经网络，以输入层为0开始编号，则所有层的编号为 { 0 , 1 , . . . , L } \{0,1,...,L\} {

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工智能基础知识总结--什么是Transformer
太阳当空照，花儿对我笑，微风轻轻拂，心情无限好。
01-07 1681
类似于传统的Seq2Seq，Transformer的Decoder部分的每一个子模块都会有一个self-attention部分来接受Encoder最后一个子模块的输出，self-attention的Key、Value来自Encoder，Query来自Decoder。与Encoder在一开始就给定了完整的句子不同，Decoder在预测的时候存在一个解码过程，即输出序列是一个接一个生成的，因此在处理序列中的第t个单词时，模型只能看到第t个单词和它之前的单词。该分数的计算方法是Query与Key做点乘。
工智能基础知识总结--什么是CNN
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12-31 890
在网络比较深的地方，特征已经稀疏了，从一块区域里选出最大的，比起这片区域的平均值来，更能把稀疏的特征传递下去。对图像（不同的数据窗口数据）和卷积核（一组固定的权重：因为每个神经元的多个权重固定，所以又可以看做一个恒定的滤波器 filter）做内积（逐个元素相乘再求和）的操作就是所谓的『卷积』操作，也是卷积神经网络的名字来源。所不同的是，传统的滤波器的算子是固定好的，而卷积核的权重是通过训练得到的。需要指出的是，感受野针对的是特定的维度，比如对于输入二维图像的高和宽，各有一个感受野。
人工智能--循环神经网络
考研小钻风
07-03 2519
循环神经网络是一类具有反馈连接的神经网络，能够处理任意长度的序列数据，通过在隐藏层中引入循环连接，使得网络能够记住过去的信息，并将其用于当前的计算。
神经网络1-基础过关
qq_41914036的博客
01-30 3245
众所周知，机器学习是一门跨学科的学科，主要研究计算机如何通过学习人类的行为和思维模式，以实现某些特定的功能或目标。它涉及到概率论、统计学、逼近论、凸分析、算法复杂度理论等多门学科，使用计算机作为工具并致力于真实实时的模拟人类学习方式， 并将现有内容进行知识结构划分来有效提高学习效率。深度学习是机器学习的一个子集或一个重要分支。深度学习是机器学习的一种方法，通过模仿人类神经网络来实现学习。深度学习的目标是让计算机能够从大量数据中自动提取出有用的特征，并进行分类或回归等任务。
神经网络知识点整理
weixin_71288092的博客
03-23 2472
整理内容涵盖神经网络知识点，还包括实际应用和未来发展方向，并展示了神经网络的广泛应用和前沿趋势。
人工智能模型分类总结-2
hao_wujing的专栏
08-21 1003
人工智能正从。
机器学习入门基础（万字总结）（建议收藏！！！）
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subsistent的博客
12-04 18万+
机器学习是人工智能的重要技术基础，涉及的内容十分广泛。本文章涵盖了机器学习的基础知识，主要包括机器学习的概述、 回归、分类、聚类、神经网络、文本分析、图像分析、深度学习等经典的机器学习基础知识，还包括深度学习入门等拔高内容。介绍机器学习的基础概念和知识，包括机器学习简史、主要流派、与人工智能、数据挖掘的关系、应用领域、算法、一般流程等。伴随着计算机计算能力的不断提升以及大数据时代的迅发展人工智能也取得了前所未有的进步。
人工智能基础学习笔记：简单神经网络的构建
timeever的博客
12-01 1693
这是
神经网络和人工智能原理,人工神经网络基本原理
xilao138的博客
08-31 2241
一.一些基本常识和原理[什么叫神经网络?]人的思维有逻辑性和直观性两种不同的基本方式写作猫。逻辑性的思维是指根据逻辑规则进行推理的过程；它先将信息化成概念，并用符号表示，然后，根据符号运算按串行模式进行逻辑推理；这一过程可以写成串行的指令，让计算机执行。然而，直观性的思维是将分布式存储的信息综合起来，结果是忽然间产生想法或解决问题的办法。这种思维方式的根本之点在于以下两点:1.信息是通过神经元上的兴奋模式分布储在网络上;2.信息处理是通过神经元之间同时相互作用的动态过程来完成的。...
神经网络算法和人工智能,神经网络的算法有哪些
shirley67269的博客
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人工神经网络（ArtificialNeuralNetwork，即ANN），是20世纪80年代以来人工智能领域兴起的研究热点。它从信息处理角度对人脑神经元网络进行抽象，建立某种简单模型，按不同的连接方式组成不同的网络。在工程与学术界也常直接简称为神经网络或类神经网络。神经网络是一种运算模型，由大量的节点（或称神经元）之间相互联接构成。每个节点代表一种特定的输出函数，称为激励函数（activationfunction）。
人工神经网络理论及应用,人工智能神经网络论文
xilao138的博客
09-03 1823
神经网络的是我的毕业论文的一部分4．人工神经网络人的思维有逻辑性和直观性两种不同的基本方式。逻辑性的思维是指根据逻辑规则进行推理的过程；它先将信息化成概念，并用符号表示，然后，根据符号运算按串行模式进行逻辑推理。这一过程可以写成串行的指令，让计算机执行。然而，直观性的思维是将分布式存储的信息综合起来，结果是忽然间产生想法或解决问题的办法。这种思维方式的根本之点在于以下两点:1.信息是通过神经元上的兴奋模式分布在网络上;2.信息处理是通过神经元之间同时相互作用的动态过程来完成的。人工神经网络就是模拟人思维的第
工智能基础知识总结--什么是GBDT
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01-04 1007
它的基本思路是将基分类器层层叠加，每一层在训练的时候，对前一层基分类器分错的样本，给予更高的权重。GBDT是boosting算法的一种，按照boosting的思想，在GBDT算法的每一步，用一棵决策树去拟合当前学习器的残差，获得一个新的弱学习器。Bagging与Boosting的串行训练方式不同，Bagging方法在训练过程中，各基分类器之间无强依赖，可以进行并行训练。即当损失函数选用均方损失函数时，每一次拟合的值就是（真实值 - 当前模型预测的值），即残差。作为损失函数，其中y为真实输出，f为模型输出。
工智能基础知识总结--什么是RNN
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01-05 1789
当使用RNN处理完形填空、命名实体识别等需要上下文的任务时，单向RNN所携带的前面时刻的信息是不够的。RNN相比于传统的全连接神经网络的一个优点就是，隐藏层的神经元之间也是有连接的，这样的结构让RNN能够很自然的应用到语音识别、序列标注这类的任务当中。RNN的参数为U、W和V三个矩阵，其中U为输出到隐藏层的参数矩阵，W为上一个时刻到当前时刻的参数矩阵，V为隐藏层到输出的参数矩阵。需要指出的是，上面式子中的偏导符号容易引起误解，若等式前后有相同偏导数符号，则等式前的需要考虑中间变量，等式后的不要考虑。
工智能基础知识总结--什么是TextCNN
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01-07 461
TextCNN不同大小的卷积核学习到的是卷积核大小n对应的某个n-gram特征，时序最大池化层提取句子中该特征的最大取值，最后的全连接层组合这些n-gram特征进行分类。因此，TextCNN能够学习到很多用于分类的局部的特征，适用于短文本的分类，而对于有较长依赖关系的长文本分类效果较差。对一个卷积核得到的feature map取最大值，由于一个卷积核是在word-level即按照时序进行卷积的，所以称为时序最大池化（max-over-time pooling）。什么是TextCNN。TextCNN的结构。
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摘要：政务服务数字化转型面临海量申请表处理难题。基于深度学习的智能表格识别技术，通过多模态神经网络实现99.5%高精度OCR识别，支持复杂表格结构解析和版面还原。该系统具备全格式自适应、多语言识别、毫秒级处理等核心功能，可应用于窗口受理、批量年检等政务场景，显著提升服务效率。该技术通过自动化处理各类申请表，推动政务服务向"以用户为中心"转型。
消息传递神经网络(MPNN)
m0_66127918的博客
01-05 266
消息传递神经网络(MPNN)是Google Brain于2017年提出的图神经网络通用框架，用于处理图结构数据。该框架包含两个阶段：1)消息传递阶段，通过消息生成、聚合和更新三个步骤，使节点获取局部子图信息；2)读出阶段，将节点表示整合为固定长度的图表示向量。MPNN统一了多种GNN模型，便于模型间的比较与分析。
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基于混合神经网络（CNN-LSTM）的电能扰动信号特征识别MATLAB实现。这个方案包含信号生成、特征提取、神经网络建模和性能评估的全流程。
基于Pytorch深度学习神经网络MNIST手写数字识别系统源码（带界面和手写画板）
修行之路
01-08 260
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本文系统阐述了神经网络的基础架构与关键组件，包括激活函数、优化器、损失函数的设计原理和应用场景。详细分析了CNN、RNN、Transformer等主流模型的结构特点与工程实现，强调激活函数的非线性表达能力、优化器的参数更新策略以及损失函数的任务适配性。文章还介绍了模型训练流程中的工程实践要点，包括批处理训练、特征工程、模型评估等环节，指出测试集独立性和客观评估指标对模型验证的重要性。通过线性回归示例展示了神经网络从选型到参数优化的完整流程。
北京工业大学人工神经网络研究论文分享
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