人工神经网络英文解释翻译、人工神经网络的近义词、反义词、例句

英语翻译：

【计】 artificial neural nets
【化】 artificial neural network (ANN)

分词翻译：

人工的英语翻译：

manpower; manual work
【计】 aritificial
【经】 labour

神经网络的英语翻译：

【计】 nerve net; neural net
【化】 neural network

专业解析

人工神经网络（Artificial Neural Network, ANN）是一种受生物神经系统启发构建的计算模型，旨在模拟人脑神经元处理信息的方式。其核心是通过大量相互连接的简单处理单元（“神经元”或“节点”）协同工作，从输入数据中学习复杂模式并做出预测或决策。以下是详细解释：

一、核心概念与结构

神经元（Neuron）：网络的基本单元，接收输入信号（$x_1, x_2, ..., xn$），进行加权求和（$sum{i=1}^{n} w_i x_i + b$，其中 $w_i$ 为权重，$b$ 为偏置），再通过激活函数（如 Sigmoid、ReLU）产生非线性输出（$y = f(sum w_i x_i + b)$）。
层级结构（Layers）：
- 输入层（Input Layer）：接收原始数据（如图像像素、文本向量）。
- 隐藏层（Hidden Layers）：进行特征提取和转换，层数与神经元数量决定模型复杂度。
- 输出层（Output Layer）：生成最终结果（如分类标签、预测值）。
连接权重（Weights）：决定信号传递的强度，通过训练过程不断调整以优化网络性能。

二、工作原理与学习机制

前向传播（Forward Propagation）：输入数据从输入层经隐藏层逐层计算，最终得到输出层结果。
损失函数（Loss Function）：衡量网络输出与真实值之间的误差（如均方误差、交叉熵）。
反向传播（Backpropagation）：核心学习算法。计算损失函数对权重的梯度（$frac{partial mathcal{L}}{partial w}$），指导权重更新方向以最小化误差。
优化算法（Optimization）：如梯度下降（Gradient Descent）及其变种（Adam、RMSprop），用于根据梯度更新权重和偏置。公式可表示为：$w{new} = w{old} - eta frac{partial mathcal{L}}{partial w}$，其中 $eta$ 为学习率。

三、主要特点与应用

非线性建模：激活函数使网络能拟合复杂非线性关系，超越传统线性模型。
学习与泛化：通过训练数据自动学习特征表示，并推广到未见数据。
应用领域：
- 图像识别（如人脸检测）
- 自然语言处理（如机器翻译）
- 语音识别
- 预测分析（如股票趋势）
- 推荐系统

四、相关术语（汉英对照）

人工神经网络 / Artificial Neural Network (ANN)
神经元 / Neuron
权重 / Weight
偏置 / Bias
激活函数 / Activation Function
前向传播 / Forward Propagation
反向传播 / Backpropagation
损失函数 / Loss Function
梯度下降 / Gradient Descent
输入层 / Input Layer
隐藏层 / Hidden Layer
输出层 / Output Layer

权威参考来源：

《深度学习》（Deep Learning） - Ian Goodfellow, Yoshua Bengio, Aaron Courville (MIT Press)
（概念定义、数学原理）https://www.deeplearningbook.org/

Nature Reviews Neuroscience - 神经科学视角的ANN综述
（生物启发、基础机制）https://www.nature.com/nrn/

网络扩展解释

人工神经网络（Artificial Neural Network, ANN）是一种模仿生物神经系统结构和功能的计算模型，主要用于机器学习和人工智能领域。其核心思想是通过模拟神经元之间的连接与信号传递，实现复杂的数据处理和模式识别。以下从几个关键方面详细解释：

1.基本结构与组成

神经元（节点）：人工神经网络的基本单元，接收输入信号并处理后传递输出。每个神经元对应生物神经元的简化模型。
层次结构：
- 输入层：接收原始数据（如图像像素、文本特征）。
- 隐藏层：介于输入和输出层之间，负责特征提取和复杂计算（可有多层，形成“深度神经网络”）。
- 输出层：生成最终结果（如分类标签、预测值）。
连接权重：神经元之间的连接强度，通过训练调整以优化模型性能。
激活函数：决定神经元是否被激活（如Sigmoid、ReLU），引入非线性，使网络能拟合复杂关系。

2.工作原理

前向传播：输入数据从输入层逐层传递至输出层，每层通过加权求和与激活函数处理。
损失函数：衡量预测结果与真实值的差距（如均方误差、交叉熵）。
反向传播：根据损失值逆向调整权重，使用梯度下降等优化算法最小化误差。
训练过程：通过大量数据迭代更新参数，使网络逐渐适应任务需求。

3.主要类型

前馈神经网络（FNN）：信息单向流动，无循环结构，适用于图像分类等静态任务。
卷积神经网络（CNN）：专为图像设计，利用卷积核提取空间特征。
循环神经网络（RNN）：处理序列数据（如文本、时间序列），通过循环结构保留历史信息。
Transformer：基于自注意力机制，擅长长距离依赖建模，广泛应用于自然语言处理。

4.应用领域

计算机视觉：图像识别、目标检测（如人脸识别）。
自然语言处理：机器翻译、情感分析。
推荐系统：根据用户行为预测偏好。
自动驾驶：环境感知与决策控制。

5.优缺点

优点：能学习复杂非线性关系；适应高维数据；并行计算效率高。
缺点：需要大量数据和算力；模型可解释性较差；可能过拟合。

人工神经网络通过模拟生物神经系统的协作机制，成为解决现实世界复杂问题的强大工具。其发展推动了深度学习革命，并在多个领域持续取得突破性进展。如需进一步了解技术细节（如具体算法或数学推导），可提供更具体的方向。