14、神经网络与机器学习中的前沿进展

神经网络与机器学习中的前沿进展

1 神经网络理论与模型

神经网络作为一种强大的计算模型，已经在多个领域取得了显著的成功。它模仿了人脑的结构和功能，能够处理复杂的非线性关系。在这一部分中，我们将深入探讨神经网络的基本原理、模型及其应用。

1.1 神经网络的基本概念

神经网络由大量的节点（神经元）组成，这些节点之间通过边（突触）相连。每个节点接收输入信号，经过一定的变换后产生输出信号。这种变换通常包括加权求和和激活函数两步。激活函数决定了神经元的输出特性，常见的激活函数有Sigmoid、ReLU等。

激活函数	表达式	特点
Sigmoid	$\sigma(x) = \frac{1}{1 + e^{-x}}$	输出范围为(0, 1)，适用于二分类问题
ReLU	$f(x) = \max(0, x)$	解决了梯度消失问题，加速训练

1.2 神经网络的训练过程

神经网络的训练过程主要包括前向传播和反向传播两个阶段。前向传播是指输入数据通过网络逐层传递，最终得到输出结果。反向传播则是根据损失函数计算梯度，并