"人工神经网络介绍课件：基础知识、神经元和激活函数"

计算机神经网络是一种模拟生物神经网络的技术，通过模拟人脑的神经元之间的连接以及传递信息的方式来解决复杂的计算问题。神经网络可以被认为是由许多个神经元所组成的网络，每个神经元都可以接收多个输入信号，并通过激活函数转换这些信号，然后将结果传递给其他神经元。 其中，人工神经网络是神经网络的一种形式，它由人工智能领域中的科学家和研究者开发和设计。人工神经网络可以通过反向传播算法进行训练，根据输入数据与预期输出之间的差异来调整神经网络的权重和偏置，从而实现对未知输入数据的预测和分类。 在人工神经网络中，最基本的神经元是感知机。感知机是一种仅有一个输出的神经元，它可以学习线性函数。然而，单层感知机无法学习非线性函数，因此研究者们引入了多层感知机。多层感知机包含一个或多个隐藏层，每个隐藏层都有多个神经元，并且可以学习非线性函数。通过调整多层感知机的网络结构和权重，可以实现对包括图像识别、语音识别和自然语言处理等领域的复杂问题的解决。 在人工神经网络中，激活函数是一个非常重要的概念，它决定了神经元的输出值。常用的激活函数有S型激活函数（sigmoid）、双曲正切函数（tanh）和修正线性单元（ReLU）。S型激活函数将输入映射到一个0到1之间的值，双曲正切函数将输入映射到一个-1到1之间的值，而ReLU则将负数映射为0，正数保持不变。不同的激活函数可以用于不同的任务和问题，而选择合适的激活函数可以提高神经网络的性能。 总的来说，计算机神经网络是一种模拟生物神经网络的技术，通过模拟神经元之间的连接和传递信息的方式来解决复杂的计算问题。人工神经网络是其中的一种形式，通过训练和调整神经元之间的权重和偏置来实现对未知输入数据的预测和分类。激活函数是决定神经网络输出值的重要因素之一，不同的激活函数适用于不同的任务和问题。计算机神经网络的应用涵盖了多个领域，包括图像识别、语音识别和自然语言处理。随着人工智能和机器学习技术的不断发展，计算机神经网络有望在未来进一步发展和应用。