深入理解人工神经网络与机器学习:理论与实践
1 引言
近年来,随着计算能力的提升和大数据时代的到来,人工神经网络(Artificial Neural Networks, ANN)和机器学习(Machine Learning, ML)成为了人工智能领域的热门话题。这两项技术不仅在学术研究中取得了显著进展,还在工业界得到了广泛应用。本文将深入探讨人工神经网络和机器学习的基本原理、应用场景及其优化方法。
2 人工神经网络的基本概念
2.1 神经元模型
人工神经网络的核心是神经元(Neuron)。每个神经元接收多个输入信号,经过加权求和后,通过激活函数(Activation Function)产生输出信号。常用的激活函数包括Sigmoid函数、ReLU函数等。神经元模型可以用公式表示为:
[ y = f\left(\sum_{i=1}^{n} w_i x_i + b\right) ]
其中,(x_i) 表示输入信号,(w_i) 表示权重,(b) 表示偏置,(f) 表示激活函数。
2.2 网络结构
人工神经网络通常由输入层、隐藏层和输出层组成。输入层接收外部数据,隐藏层负责特征提取和模式识别,输出层则生成最终结果。多层感知器(Multilayer Perceptron, MLP)是一种典型的前馈神经网络结构,其结构如图所示:
graph LR;
A[Input Layer] --> B(Hidden Layer);
B --> C(Output Layer);