13、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. 引言

人工神经网络（Artificial Neural Networks, ANN）和机器学习（Machine Learning, ML）已经成为现代科技领域不可或缺的一部分。无论是自动驾驶汽车、语音助手，还是医疗诊断系统，这些技术背后都有强大的神经网络和机器学习算法的支持。本文旨在深入探讨人工神经网络与机器学习的核心概念、应用和技术细节，帮助读者更好地理解和应用这些技术。

2. 人工神经网络的基础

人工神经网络是一种模仿生物神经系统结构和功能的计算模型。它由多个神经元（也称为节点或单元）组成，这些神经元通过权重连接形成复杂的网络结构。神经网络的基本组件包括输入层、隐藏层和输出层。每一层中的神经元接收来自前一层的输入，并通过激活函数产生输出，传递给下一层。

2.1 神经元结构

神经元是神经网络的基本单位，其结构如下：

• 输入 ：每个神经元接收多个输入信号，每个输入信号都有一个对应的权重。
• 加权求和 ：输入信号与其权重相乘后相加，形成一个总输入。
• 激活函数 ：总输入通过激活函数进行非线性变换，产生最终输出。

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