深度学习入门：前馈神经网络原理与激活函数

"这篇教程主要介绍了深度学习中的前馈神经网络，这是一种由多个层次构成的神经网络模型，常用于机器学习任务。前馈神经网络的特点包括输入层、隐藏层和输出层，其中输入层接收数据，隐藏层进行信息处理，而输出层则产生最终结果。每个神经元（或称为单元）都是一个简单的感知器，它们通过权重相互连接，并通过激活函数进行非线性转换。" 前馈神经网络是神经网络的基础形式，由一系列不包含环路的连接组成，信息只能从输入层单向传递到输出层。在该网络中，每个神经元接收来自前一层所有神经元的加权输入，然后通过激活函数计算出其输出。激活函数在神经网络中起到至关重要的作用，因为它引入了非线性，使得网络能够学习更复杂的模式，不仅仅是输入的线性组合。 常见的激活函数有sigmoid（逻辑回归）、tanh（双曲正切）、ReLU（修正线性单元）等。例如，sigmoid函数在0附近变化平缓，适合二分类问题；tanh函数在-1到1之间变化，可以提供更大的动态范围；ReLU函数在负区为0，正区线性，能有效解决梯度消失问题，常用于深层神经网络。 在训练前馈神经网络时，最常用的方法是反向传播算法，这是一种基于梯度下降的监督学习方法。在给定训练样本后，样本数据会通过网络进行前向传播，计算出预测输出与真实输出之间的误差，如均方误差。接着，误差会通过反向传播算法从输出层回传到输入层，更新每个权重以减小误差。这个过程通常使用随机梯度下降法，通过迭代调整权重，以期在网络的权重参数空间中找到全局最优解，即最小化训练误差。 需要注意的是，反向传播可能会遇到局部最小值的问题，导致网络无法达到最优性能。为此，可以采用不同的初始化策略、优化算法（如Adam、RMSprop）或者改变学习率策略来改进训练过程，以更好地逼近全局最小值。 前馈神经网络是深度学习的基础，通过非线性激活函数和反向传播机制，它能够学习并解决复杂的数据模式识别和预测任务。随着技术的发展，前馈神经网络已经演变为更复杂的结构，如卷积神经网络（CNN）和循环神经网络（RNN），在图像识别、自然语言处理等领域取得了显著成就。