神经网络 (Neural Network)
作者:禅与计算机程序设计艺术 / Zen and the Art of Computer Programming
1. 背景介绍
1.1 问题的由来
自20世纪50年代以来,人工神经网络(Artificial Neural Network,ANN)作为一种模拟人脑神经元结构和功能的信息处理模型,逐渐成为计算机科学和人工智能领域的研究热点。从最初的感知机(Perceptron)模型,到后来的多层感知机(Multilayer Perceptron,MLP)、卷积神经网络(Convolutional Neural Network,CNN)和循环神经网络(Recurrent Neural Network,RNN)等,神经网络经历了多次迭代和变革,逐渐成为机器学习和深度学习领域的重要工具。
1.2 研究现状
随着深度学习技术的快速发展,神经网络在图像识别、自然语言处理、语音识别、推荐系统等领域取得了显著的成果。近年来,基于神经网络的深度学习模型在各类竞赛和实际应用中屡创佳绩,推动了人工智能技术的进步。
1.3 研究意义
神经网络作为一种强大的信息处理模型,具有以下重要意义:
- 模拟人脑信息处理机制:神经网络可以模拟人脑神经元结构和功能,为人脑信息处理机制提供理论依据。
- 解决复杂模式识别问题:神经网络能够通过学习大量的样本数据