12、深入理解人工神经网络与机器学习中的优化技术

深入理解人工神经网络与机器学习中的优化技术

1 引言

在当今数字化时代，人工神经网络（ANN）和机器学习（ML）已经成为了许多领域中不可或缺的技术工具。这些技术不仅在学术界受到广泛关注，在工业界也得到了广泛应用。本文旨在深入探讨人工神经网络和机器学习中的优化技术，特别是针对在线梯度下降学习和批量训练算法的结合，以实现更高效的模型训练和更好的泛化能力。

2 神经网络基础

2.1 神经网络简介

人工神经网络是一种模拟生物神经系统功能的计算模型，它由大量节点（或称神经元）组成，这些节点通过边相互连接。每个节点接收来自其他节点的输入，并根据激活函数产生输出。典型的神经网络结构包括输入层、隐藏层和输出层。输入层接收外部数据，隐藏层负责处理信息，而输出层则产生最终结果。

层类型	描述
输入层	接收原始数据
隐藏层	进行数据转换与特征提取
输出层	生成最终预测结果

2.2 激活函数

激活函数用于引入非线性因素，使得神经网络能够解决复杂的分类问题。常见的激活函数包括Sigmoid、Re