人工神经网络模型引言

### 人工神经网络模型简介

人工神经网络是一种模仿生物神经系统工作模式的信息处理系统[^3]。这类模型旨在模拟人类大脑中的神经元及其相互作用机制，以完成复杂的计算任务。

#### 基本组成单元——神经元

单个神经元作为最小的功能单位，在结构上非常简单却具备接收输入信号、经过内部加权求和以及激活函数转换后传递给下一层的能力。尽管单独来看每个神经元的作用十分有限，然而众多这样的节点组合起来便能够构建起具有高度复杂性和适应性的大型网络体系。

#### 关键特性分析

- **分布式信息储存**：数据并非集中存放在某一处而是分散在整个架构之中；
- **并行协同作业**：多个部分可同时运作来解决问题；

这些特点使得ANNs能够在面对不确定环境下的模式识别、分类预测等方面展现出优异性能。

#### 学习机制探讨

为了使建立好的框架能更好地拟合实际应用场景的需求，研究者们提出了多种有效的学习算法用于调整权重参数直至达到最优解。这其中包括监督式、无监督式乃至强化型等多种不同形式的学习策略[^2]。

import numpy as np

def sigmoid(x):
    """定义Sigmoid激活函数"""
    return 1 / (1 + np.exp(-x))

# 测试Sigmoid函数行为
test_input = [-5,-1,0,1,5]
for i in test_input:
    print(f"Sigmoid({i})={sigmoid(i)}")

相关问题

写一段前馈神经网络的引言

前馈神经网络（Feedforward Neural Network）是一种基于多层神经元的人工神经网络模型，常用于机器学习中的分类、回归和聚类等任务。在前馈神经网络中，信息流只能向前传递，每个神经元只与下一层中的神经元相连，不会形成回路。因此，前馈神经网络可以有效地处理输入数据，并通过多层非线性转换逐步提取出有用的特征，从而实现更准确的预测和分类。前馈神经网络的应用涵盖了医疗、金融、图像和自然语言处理等领域。