4、深入理解神经网络与机器学习：从基础到高级应用

最新推荐文章于 2025-11-30 15:25:22 发布
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分类专栏： 《计算机科学讲义》：神经网络与机器学习 文章标签： 神经网络 机器学习 深度学习
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深入理解神经网络与机器学习：从基础到高级应用

1 神经网络与机器学习概述

神经网络和机器学习是当今计算机科学中最热门的话题之一。这些技术已经在各种领域取得了显著的成功，包括但不限于图像识别、语音识别、自然语言处理和自动驾驶。本文将从基础概念出发，逐步深入探讨神经网络和机器学习的关键技术和应用场景。

1.1 神经网络的基本原理

神经网络是一种模拟人类大脑工作的计算模型。它由大量的人工神经元（节点）组成，这些神经元通过加权连接相互作用。每个神经元接收来自其他神经元的输入信号，经过激活函数处理后产生输出信号。神经网络通过调整权重来学习数据中的模式，从而实现对新数据的预测或分类。

神经网络的组成部分
  1. 输入层 ：接收外部输入数据。
  2. 隐藏层 ：包含一层或多层神经元，负责数据的抽象表示。
  3. 输出层 ：产生最终的预测或分类结果。
层类型 功能
输入层 接收原始数据
隐藏层 数据抽象和特征提取
输出层 生成预测或分类
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