神经网络与深度学习 邱锡鹏

神经网络通过使用梯度下降和反向传播算法来解决贡献度分配的问题。在神经网络中，每个神经元都有一个激活函数，用于将输入映射到输出。这个激活函数一般是非线性的，它能够帮助神经网络更好地拟合输入数据。而神经网络的拓扑结构则决定了神经元之间的连接方式，不同的连接方式会影响神经网络的学习和表达能力。通过训练数据来学习神经网络的参数，即通过梯度下降和反馈来不断调整权重和偏置，使得神经网络能够更准确地预测输出。