25个关键概念解锁深度学习入门：神经元、权重与激活函数详解

"机器学习词汇表是深入理解人工智能和机器学习核心概念的重要工具。本文主要概述了神经网络中的关键术语，帮助初学者掌握深度学习入门必备的25个概念。 1. 神经元（Neuron）：神经元是神经网络的基本构建块，模仿人脑的工作原理。它们接收输入，进行处理并生成输出，形成信息传播的基础单元。 2. 权重（Weights）：权重决定了输入信号对神经元的影响程度。每个输入都有对应的权重，训练过程中会调整这些权重，使模型能区分重要和不重要的输入特征。 3. 偏差（Bias）：偏差作为一个额外的线性分量，增加了输入信号处理的灵活性，可以改变输出范围，使得神经元的输出并非完全依赖于输入的线性组合。 4. 激活函数（Activation Function）：激活函数是神经元处理完线性组合后的非线性转换，它将输入信号转换为更有意义的输出信号，如Sigmoid、ReLU和Softmax等。Sigmoid函数通常用于二分类问题，ReLU用于解决梯度消失问题，而Softmax用于多分类任务中的概率输出。 5. 线性组合（Linear Combination）：权重与输入的乘积加上偏差，形成线性组合，这个过程可以用公式U = ΣW*X + b来表示，其中Σ表示求和。 6. 神经元输出（Neuron Output）：经过激活函数处理的线性组合值yk = f(U)，这就是神经元的最终输出，代表了该神经元对输入信息的响应。 了解这些术语有助于深入理解神经网络的工作原理，为后续的模型设计、训练和优化提供基础。在实际应用中，不断熟悉和掌握这些概念，是提升机器学习能力的关键步骤。"