什么是人工神经网络？

人工神经网络(Artificial Neural Network)是一种模拟人脑神经系统工作的算法系统。它由大量相互连接的节点(模拟神经元)组成,可以用于识别模式、分类数据和预测的任务。

人工神经网络具有以下特点:
1. 由多层神经元(节点)组成,包括输入层、隐藏层和输出层。
2. 各层神经元通过可加权连接相连,权重表示连接的强弱程度。
3. 每个神经元根据输入和权重计算一个输出,然后作为下一层神经元的输入。
4. 通过训练可以调整权重和阈值,使神经网络学会特定的输入输出映射关系。

一个简单的神经网络示例:

         输入层         隐藏层          输出层 
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输入 1 → 神经元1 → 神经元4 → 神经元7  
输入 2 → 神经元2 → 神经元5 → 神经元8  
输入 3 → 神经元3 → 神经元6 → 神经元9

                          权重 w41 = 0.3  
                          权重 w52 = 0.2
                          权重 w63 = 0.4  
                          权重 w74 = 0.1 
                          权重 w85 = 0.5
                          权重 w96 = 0.8

1. 输入层有3个输入,隐藏层有3个神经元,输出层有1个输出。
2. 各层通过权重连接,权重表示连接强度,值在0~1之间。
3. 每个神经元的输出为各个输入值乘以对应权重之和。如隐藏层第1个神经元输出为:输入1 * 权重w41 + 输入2 * 权重w52 + 输入3 * 权重w63
4. 通过不断调整各层之间的权重,神经网络可以学会输入和输出之间的复杂映射关系,用以完成分类、预测等任务。

人工神经网络广泛应用于图像识别、语音识别、机器翻译、预测建模等领域。理解其工作原理,掌握其技巧与方法,是成为AI工程师的必备基础。