人工神经网络(ANN)是人工智能领域的核心之一,它模仿人脑的工作方式,通过模拟神经元之间的连接来处理信息。那么,它是如何学习的呢?🤔
首先,ANN由输入层、隐藏层和输出层组成。每一层都包含多个神经元,这些神经元通过权重连接彼此。当数据输入时,每个神经元会进行加权求和,并通过激活函数决定是否“激活”。relu、sigmoid等激活函数是关键角色,它们赋予模型非线性能力。📈
接着,学习的核心在于调整权重。这通常通过反向传播算法实现:计算误差后,利用梯度下降法更新权重,使预测值更接近真实值。这个过程不断迭代,直到模型收敛。💡
最后,ANN广泛应用于图像识别、语音处理等领域,展现出强大的学习能力。未来,随着技术进步,ANN将在更多场景中发挥作用!🚀
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