AI神经网络基本原理

作者

一、AI神经网络

人工智能（AI）中的神经网络是一种受生物神经系统启发的机器学习模型，其核心思想是通过分层结构模拟人脑神经元的信息传递与处理过程。

1. 基本组成单元：人工神经元

神经元结构：每个神经元接收多个输入信号（x_1, x_2, …, x_n），每个输入被赋予一个权重（w_1, w_2, …, w_n），加权求和后加上偏置（b），再通过激活函数（Activation Function）处理，产生输出信号。

常见激活函数：Sigmoid（将输出压缩到0~1）、ReLU（修正线性单元，解决梯度消失问题）、Tanh等。

2. 网络结构：层级化连接

神经网络由多层神经元组成：

  • 输入层：接收原始数据（如图像像素、文本词向量）。
  • 隐藏层：通过非线性变换提取特征（如边缘、纹理、语义信息）。层数越多，模型越复杂（深度学习）。
  • 输出层：生成最终预测结果（如分类标签、数值预测）。

3. 前向传播（Forward Propagation）

数据从输入层逐层传递到输出层：

  • 每一层的神经元计算加权和并应用激活函数。
  • 最终输出层的预测值与真实值对比，计算损失（Loss）。

示例：手写数字识别中，输入层接收28×28像素图像，隐藏层提取边缘特征，输出层给出“数字是3”的概率。

4. 反向传播（Backpropagation）

  • 目标：根据预测误差调整网络参数（权重和偏置），最小化损失函数。
  • 步骤：
    1. 计算梯度：通过链式法则（Chain Rule）从输出层向输入层逐层计算损失对每个参数的梯度。
    2. 参数更新：使用优化算法（如梯度下降）按梯度方向调整参数，使损失逐步降低。

5. 训练过程

  1. 初始化参数：随机赋予权重和偏置初始值。
  2. 迭代训练：
    • 前向传播计算输出。
    • 反向传播更新参数。
    • 重复直到损失收敛或达到最大迭代次数。
  3. 正则化：通过Dropout、L2正则化等技术防止过拟合。

6. 关键特点

  • 特征自动提取：无需人工设计特征，网络通过训练自动学习数据中的模式。
  • 非线性建模能力：激活函数引入非线性，使网络能拟合复杂关系。
  • 端到端学习：直接从输入到输出学习映射，简化传统流水线步骤。

应用场景

  • 图像识别（卷积神经网络，CNN）
  • 自然语言处理（循环神经网络，RNN；Transformer）
  • 强化学习（深度Q网络，DQN）

二、引用资料

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