从零开始构建神经网络：理解梯度消失与爆炸及解决方案

"该资源是一份关于人工智能和神经网络的学习资料，主要针对初学者，通过案例和视频形式，教你如何手工搭建神经网络。内容涵盖了神经元的生物学原理、人工神经网络的结构、激活函数、损失函数、梯度消失与梯度爆炸问题以及解决方案，以及损失函数在模型训练中的应用。" 在深入学习人工智能，尤其是神经网络时，首先要理解的是神经元的基本概念。神经元是构成生物大脑的基本单元，其包括树突、轴突和突触。在人工神经网络中，这些概念被抽象出来，树突对应输入层，轴突对应输出，而突触则是权重，用于连接不同的神经元。神经元通过激活函数将输入信号转换为输出，这个过程类似于生物神经元的电位差形成。 神经网络的结构通常由多层组成，包括输入层、隐藏层和输出层。在前馈神经网络中，信息从输入层经过隐藏层，逐层传递到输出层。正向传播算法负责计算每个神经元的激活值，而反向传播算法则用于调整权重，以减小预测误差。 在神经网络训练过程中，可能会遇到梯度消失和梯度爆炸的问题。梯度消失指的是在深层网络中，由于连续应用链式法则，导致梯度变得极小，使得权重更新缓慢，影响学习效果。Sigmoid激活函数是导致梯度消失的常见原因。相比之下，梯度爆炸则是权重初始值过大或深层网络中产生的梯度过大。为了解决这些问题，可以选用ReLU等导数较大的激活函数，使用梯度截断、正则化技术如BatchNormalization，以及改进的权重初始化方法。ResNet残差网络是解决梯度消失的一种有效方法，它通过短路机制允许信息直接跨层传递。 损失函数是评估模型性能的关键，它衡量预测值与实际结果的差距。根据任务类型，损失函数可分为分类损失（如交叉熵）和回归损失。在优化过程中，通过最小化损失函数，可以逐步调整模型参数，提高预测的准确性。 这份资源为初学者提供了一个全面了解神经网络和人工智能的起点，通过实例和视频教学，帮助学习者逐步掌握神经网络的构建和训练技巧。