2、深入理解人工神经网络与机器学习

深入理解人工神经网络与机器学习

1 人工神经网络的基本原理

人工神经网络（Artificial Neural Networks, ANN）是一种模拟人脑神经元之间相互作用的计算模型。它由大量简单的处理单元（神经元）组成，这些单元通过加权连接相互作用，从而形成复杂的非线性映射。ANN的灵感来源于生物学，特别是神经系统的工作机制，旨在解决模式识别、分类、回归等问题。

1.1 神经元模型

每个神经元接收多个输入信号，经过加权求和后传递给激活函数，最后输出一个结果。典型的神经元模型包括输入层、隐藏层和输出层。其中，输入层负责接收外部数据，隐藏层用于处理和提取特征，输出层则产生最终结果。

输入层	隐藏层	输出层
$x_1$	$h_1$	$y_1$
$x_2$	$h_2$	$y_2$
…	…	…
$x_n$	$h_m$	$y_k$

神经元的输出可以通过以下公式计算：

$$