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今天我们来学习 神经网络算法

一句话核心：“神经网络 = 模拟人脑的计算网络，通过层层传递数据自动学习规律，​​输入→加工→输出​​是它的核心工作流”

是什么？

定义: 人工神经网络（Artificial Neural Network，即ANN ），是20世纪80 年代以来人工智能领域兴起的研究热点。它从信息处理角度对人脑神经元网络进行抽象， 建立某种简单模型，按不同的连接方式组成不同的网络。

三层功能

1. 输入层：接收数据（如28x28像素的手写数字图片）
2. 隐藏层：层层提取特征（线条→局部图案→完整数字）
3. 输出层：给出预测结果（概率最大的数字0-9）

怎么做

神经网络如何实现预测结果？

1. 神经元计算(积木拼装), 将所有数据(w1)+影响因子(x1)+权重(b)都输入到网络中，公式:w1*x1+w2*x2+...+wn*xn+b
2. 激活函数（质检开关）​, 判断当前数据输出是否符合要求
3. ​​损失函数（误差雷达）​, 计算预测值和实际值之间的误差，公式:loss = (y-y')^2
4. 经过三个步骤，不断迭代，直到误差最小，得到预测结果公式:y' = f(w1*x1+w2*x2+...+wn*xn+b)

神经网络算法类型

生活案例

快递分拣中心模型：

• 收货区（输入层）：接收全国包裹（原始数据）
• 分拣线（隐藏层）：
  → 首站：按省份粗分（提取大特征）
  → 中转：按城市细分（识别局部特征）
  → 末站：按街道精分（确认细节）
• 发货区（输出层）：送至具体地址（分类结果）

冷知识

• GPT-3的神经元数量（1750亿）≈ 人类大脑神经元（860亿）的 2倍，
• 但人脑能耗仅20瓦，而训练GPT-3需 190万度电（相当于200家庭年用电）！

参考资料

• 什么是人工神经网络？

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