人工神经网络II：生物灵感与学习机制

"Lec 5 人工神经网络 II1 - 饶洋辉 - 中山大学数据科学与计算机学院" 本文将深入探讨人工神经网络（Artificial Neural Networks, 简称ANNs）的基本概念，这是人工智能领域的一个关键组成部分。人工神经网络的设计灵感来源于生物神经系统的结构和功能，尤其是大脑中的神经元网络。 神经元是大脑的基本工作单元，它们通过轴突（Axons）相互连接，形成复杂的网络。轴突负责传递神经冲动，当一个神经元受到刺激时，它会通过轴突将信号传递给其他神经元。此外，神经元还拥有树突（Dendrites），它们是细胞体的延伸，接收来自其他神经元轴突的信息。树突与轴突之间的连接点称为突触（Synapses）。大脑的学习过程就是通过反复刺激来改变这些突触的强度，从而调整神经元之间的连接。 在人工神经网络中，我们模仿了这种结构，构建了一个由大量简单节点（人工神经元）交互组成的系统。这些节点代表知识，并通过它们之间的连接强度来表示知识。学习过程就是通过调整这些连接的权重来实现的。在前向传播过程中，所有神经元同时处理输入信息，然后通过激活函数转换这些输入，产生输出。 人工神经网络通常包含三个主要部分：输入层、隐藏层和输出层。输入层接收原始数据，隐藏层执行复杂计算，而输出层则生成最终的预测或决策。在训练过程中，网络使用反向传播算法来更新权重，使得网络的预测结果尽可能接近实际目标。 神经网络的训练通常涉及梯度下降法，这是一种优化算法，用于最小化损失函数（衡量预测结果与真实值之间的差异）。在训练过程中，网络不断调整权重以减少损失，这个过程可能需要大量的计算资源和时间，特别是在深度神经网络中，其包含多层隐藏层。 除了基本的前馈神经网络，还有其他类型的神经网络，如卷积神经网络（Convolutional Neural Networks, CNNs）用于图像识别，循环神经网络（Recurrent Neural Networks, RNNs）用于序列数据，以及生成对抗网络（Generative Adversarial Networks, GANs）用于生成新数据等。这些网络结构各具特色，适应不同的任务需求。 人工神经网络是人工智能中强大的工具，它模拟生物神经系统的工作方式，能够从数据中学习并做出预测或决策。随着计算能力的增强和算法的不断发展，神经网络在机器学习、计算机视觉、自然语言处理等领域发挥着越来越重要的作用。