R机器学习：神经网络算法的理解与实操，实例解析

神经网络算法是一种模仿生物神经网络（尤其是人脑）结构和功能的算法。它由大量相互连接的节点（称为神经元）组成，这些神经元组织成层，通过传递信号来处理信息。神经网络算法在机器学习、人工智能等领域中扮演着至关重要的角色，尤其擅长处理复杂的模式识别、分类和预测问题。今天给大家介绍下这个算法。

回忆一下高中生物知识，高中的时候我们学过生物神经元：

生物神经元通过树突接收信号，通过轴突发送信号。神经元之间通过突触连接，信号的强弱由突触的“强度”控制。在人工神经网络中，人工神经元模拟了生物神经元的工作原理。它也接收多个输入，每个输入与一个权重相乘，最后通过激活函数生成输出。

整个过程其实是类似的：在生物神经元中，信号由树突接收，经过突触传递到下一个神经元。而在人工神经元中，输入信号经过加权和激活函数后生成输出信号，类似地传递到下一层神经元，类比如图示：

神经网络的基本组成包括：

• 神经元（Neuron）： 神经网络的基本单元，也称为节点。每个神经元接收来自其他神经元的输入信号，通过加权求和并应用激活函数进行处理，然后将输出信号传递给其他神经元。
• 连接（Connection）： 神经元之间的连接，每个连接都有一个权重（Weight），表示连接的强度。权重决定了输入信号对输出信号的影响程度。
• 层（Layer）： 神经元按层组织，常见的层包括： 输入层（Input Layer）： 接收外部输入信号。 隐藏层（Hidden Layer）： 位于输入层和输出层之间，负责对输入信号进行复杂的处理。一个神经网络可以有多个隐藏层，构成深度神经网络。 输出层（Output Layer）： 输出最终的计算结果。
• 激活函数（Activation Function）： 应用于神经元输出的函数，引入非线性特性，使神经网络能够处理非线性问题。常用的激活函数包括 Sigmoid、ReLU、Tanh 等。