神经网络是一种由多层节点(神经元)连接组成的网络结构,它模拟人脑的神经连接模型进行学习。神经网络的工作原理主要包含以下几个步骤:
- 定义网络结构:包括输入层、隐藏层(可以有多层)和输出层。输入层接收原始数据,隐藏层进行特征抽取,输出层负责分类或回归。
- 初始化权重:定义各层节点间的连接权重,一般随机初始化。
- 前向传播:将输入数据导入网络,在隐藏层的各个节点上进行加权和激活计算,并传递至下一层,直到输出结果。
- 计算损失:如果是监督学习,则通过损失函数(如交叉熵损失)计算预测结果与真实标签之间的误差。
- 反向传播:从输出层开始,逐层通过链式法则计算各个参数的梯度值。
- 梯度下降:使用反向传播中计算的梯度,通过梯度下降算法(如随机梯度下降)更新网络中各层的权重,以最小化损失函数。
- 重复2-6,不断训练网络直至损失收敛或达到最大迭代次数。
总之,神经网络通过前向传播、反向传播和梯度下降的循环过程,不断优化网络中的权重参数,以使得预测结果与真实值尽可能匹配。网络结构的加权与激活计算模拟人脑的神经连接,使其具有较强的功能拟合能力。