人工神经网络基本原理

人工神经网络（Artificial Neural Network, 简称ANN）的基本原理是模拟人脑神经元之间的连接和信息处理机制。它由大量的人工神经元（节点）组成，每个神经元接受输入信号并通过内部计算产生输出。其工作过程主要包括以下几个关键部分：

1. **输入层**：接收原始数据，比如图像、声音或数值特征。

2. **隐藏层**：这是神经网络的核心，通常包含多个层级。每一层神经元都会对上一层的输出进行加权求和并通过激活函数（如sigmoid、ReLU等）转换为非线性的输出。

3. **权重和偏置**：神经元之间有连接权重，表示它们的重要程度；每个神经元还有一个偏置值，用于调整其激活阈值。

4. **前向传播**：数据从输入层开始，逐层传递到输出层，每个神经元都根据输入信号和权重计算其输出。

5. **损失函数**：网络的输出与实际目标进行比较，通过损失函数评估预测结果的准确性。

6. **反向传播**：通过梯度下降或其他优化算法，根据损失函数计算出每个权重的更新方向，以最小化误差。

7. **训练和学习**：不断迭代这个过程，即给定新的训练样本，调整权重，直到网络能够准确地完成任务。