Forex Dataset

人工神经网络（ANN）定义、工作原理、应用和类型
人工神经网络 (ANN) 是一种受人脑启发的计算模型。人工神经网络使用互连的人工神经元处理数据。人工智能中的神经网络学习模式以做出预测或决策。人工神经网络有多种类型，包括前馈、循环、卷积和径向基函数网络。ANN 由输入层、隐藏层和输出层组成。机器学习中的神经网络用于涉及模式识别、分类、回归和优化的任务。应用示例包括图像和语音识别、自然语言处理、预测分析、自动驾驶汽车和医疗保健。

文章内容 显示
什么是人工神经网络？
人工神经网络 (ANN) 是一种基于人脑中生物神经网络的结构和操作的计算模型。它是人工智能 (AI) 中的一个基本概念，广泛应用于各种任务，包括模式识别、分类、回归和决策。

ANN 由相互连接的人工神经元或节点组成，这些神经元或节点 广告数据库 按层组织。ANN 中的三个主要层类别是输入层、隐藏层和输出层。输入层从外部接收数据或信息，这些数据或信息通过隐藏层进行处理和传播。机器学习模型的最后一层是输出层。

人工神经网络 (ANN) 中的每个人工神经元都会接收输入，对这些输入执行数学运算，然后生成输出。输出通过激活函数传输，该函数引入非线性并使网络能够发现输入和输出之间的复杂关系。激活函数根据神经元的输入确定其激活级别。

在机器学习中，训练神经网络需要一组输入输出对（称为训练数据），并修改神经元之间的连接权重，以尽量减少预测输出和期望输出之间的差异。梯度下降等优化算法用于迭代改变权重，以提高网络的效率。

ANN 的主要优势之一是其能够从示例中学习和归纳，从而能够根据未观察到的数据进行预测或分类。人工智能中的神经网络能够在训练过程中自主改变其内部参数（连接权重）。

ANN 已成功应用于各种人工智能任务，包括图像和语音识别、自然语言处理、推荐系统和自动驾驶汽车。它在解决复杂问题方面表现出色，已成为现代神经网络研究和应用的基本工具。


人工神经网络如何工作？
关于 ANN 的工作原理，有全面的解释。人工神经网络由人工神经元层组成，包括输入层、一个或多个隐层和输出层。每个神经元通过加权连接与相邻层的神经元相连。层的结构和数量取决于网络的特定架构。

输入数据通过网络传输，从隐藏层和输出层的输入层开始。每个神经元对其输入进行加权求和，然后由隐藏层和输出层的激活函数进行转换。激活函数引入非线性，使网络能够学习复杂的模式和关联。

权重代表神经元之间的细胞间连接。权重确定连接的重要性或强度。权重最初被分配任意值，在训练过程中，它们会被修改以优化网络的性能。

人工神经网络通过称为训练或学习的过程从标记的训练数据集中获取知识。训练数据包括输入和输出的组合。网络通过将其输出与预期输出进行比较来确定错误或损失。目标是减少错误量。

反向传播是一种用于调整人工神经网络 (ANN) 权重的算法。它需要将误差从输出层开始向后传播到网络中，然后更新每一层的权重。权重使用梯度下降等优化算法进行调整，该算法反复更新权重以最小化误差。

训练过程涉及多次迭代或迭代。每次迭代都涉及网络遍历整个训练数据集并改变权重以最小化误差。迭代次数和收敛标准取决于问题的复杂性和预期的精度水平。

人工神经网络经过训练后可用于推理或预测。网络提供新的、未见过的数据，其输出根据其获得的知识提供预测或分类。

人工神经网络属于机器学习，是机器学习不可或缺的一部分。它们属于监督学习的范畴，其中网络使用标记数据进行训练。网络从训练数据中进行概括，并通过学习过程对未观察到的数据进行预测或分类。