人工神经网络（ANNs）

神经网络简介

神经网络是一类受人脑启发的机器学习算法。这些计算模型由相互连接的节点或“神经元”组成，共同协作解决复杂问题。神经网络广泛应用于图像和语音识别、自然语言处理（NLP）和预测分析等各个领域。

什么是人工神经网络（ANNs）？

人工神经网络（ANNs）是一种模拟人脑生物神经网络功能的特定类型神经网络。ANNs 由多个节点层组成，每个节点代表一个人工神经元。这些层包括：

• 输入层： 接收原始输入数据。
• 隐藏层： 进行运算和特征提取。
• 输出层： 产生最终输出。

ANNs 能够从数据中学习，使其成为 AI 和机器学习中的强大工具。

人工神经网络是如何工作的？

结构与功能

人工神经网络可以被看作是按层组织的加权有向图。每一层的节点（神经元）与下一层的节点通过一定的权重相连。这些权重在训练过程中被不断调整，网络通过学习来最小化预测误差。

激活函数

ANN 中的每个节点都会对输入应用激活函数以产生输出。常见的激活函数包括：

• Sigmoid 函数： 适用于二分类任务。
• ReLU（修正线性单元）： 在深度学习模型中广泛使用。
• Tanh（双曲正切）： 适用于输出为零中心的场景。

训练过程

ANN 的训练过程包括输入带标签的数据，并通过如梯度下降等优化算法调整权重。该过程是迭代进行的，直到模型达到令人满意的准确率为止。

人工神经网络的类型

前馈神经网络

最简单的 ANN 类型，节点之间的连接不形成环路。信息单向流动——从输入到输出。

卷积神经网络（CNNs）

专用于处理像图像这样的结构化网格数据。CNNs 广泛应用于图像识别和计算机视觉任务。

循环神经网络（RNNs）

专为序列数据（如时间序列或文本）设计。RNNs 具有循环结构，可使信息保留，适合语言建模和语音识别等任务。

感知机

最基本的 ANN 形式，用于二分类任务。其结构仅包含单层神经元。

历史与发展

神经网络的概念起源于 1940 年代，经历了丰富的发展历程。主要里程碑包括：

• 1943年： Warren McCulloch 和 Walter Pitts 提出了首个神经元数学模型。
• 1958年： Frank Rosenblatt 开发了感知机，这是第一个人工神经网络。
• 1980年代： 反向传播算法（用于训练多层神经网络的方法）得到推广。
• 2000年代： 随着计算能力提升和大规模数据集的出现，深度学习的兴起彻底变革了该领域。

ANNs 的应用

人工神经网络在各行各业有着广泛的应用：

• 医疗健康： 疾病诊断、医学图像分析。
• 金融： 欺诈检测、股市预测。
• 汽车行业： 自动驾驶、交通预测。
• 零售： 推荐系统、库存管理。
• 科技： 自然语言处理、语音识别。