神经网络训练英文解释翻译、神经网络训练的近义词、反义词、例句

英语翻译：

【化】 neural metwork training

分词翻译：

神经网络的英语翻译：

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

训练的英语翻译：

train; coach; discipline; drill; educate; prepare
【医】 education; train; training

专业解析

神经网络训练（shén jīng wǎng luò xùn liàn），在汉英词典中通常对应英文术语"Neural Network Training"。其核心含义指通过特定算法和数据集调整人工神经网络内部参数（如权重和偏置）的过程，旨在使网络能够从输入数据中学习规律，最终具备完成特定任务（如分类、预测）的能力。

一、术语构成解析

神经网络 (Neural Network)：
- 汉语释义：受生物神经系统启发构建的计算模型，由大量互连的节点（“神经元”）组成，形成多层结构（输入层、隐藏层、输出层）。
- 英文对应：Neural Network / Artificial Neural Network (ANN)。
- 来源参考：美国国家标准与技术研究院 (NIST) 对机器学习基础概念的阐述(https://www.nist.gov/topics/artificial-intelligence/machine-learning-foundations)。
训练 (Training)：
- 汉语释义：在此语境下，指通过反复输入数据并调整模型内部参数，使模型性能逐步优化的过程。
- 英文对应：Training。
- 来源参考：牛津大学出版社的《计算机科学词典》对机器学习中“训练”的定义(https://academic.oup.com/pages/computing-dictionaries)。

二、详细过程解释

神经网络训练的核心目标是最小化模型预测输出与真实目标值之间的差异（损失）。主要步骤包括：

前向传播 (Forward Propagation)：
- 输入数据通过网络各层进行计算，最终产生预测输出。
- 公式表示：每一层输出 $a^{(l)} = g(W^{(l)} a^{(l-1)} + b^{(l)})$，其中 $W$ 是权重矩阵，$b$ 是偏置向量，$g$ 是激活函数。
损失计算 (Loss Calculation)：
- 使用损失函数（如均方误差 MSE、交叉熵 Cross-Entropy）量化预测值与真实值的差距。
- 公式示例 (MSE)：$L = frac{1}{N} sum_{i=1}^{N} (y_i - hat{y}_i)$，$N$ 为样本数，$y$ 为真实值，$hat{y}$ 为预测值。
反向传播 (Backpropagation)：
- 关键算法，计算损失函数相对于每个网络参数的梯度（导数），指示参数调整的方向和幅度以减小损失。
- 来源参考：Nature 期刊对深度学习基础原理的回顾性文章(https://www.nature.com/articles/nature14539)。
参数优化 (Parameter Optimization)：
- 使用优化算法（如梯度下降及其变种 SGD, Adam）根据计算出的梯度更新网络的权重和偏置。
- 更新公式 (梯度下降)：$W{new} = W{old} - eta frac{partial L}{partial W}$，其中 $eta$ 是学习率。

三、关键要素

数据集 (Dataset)：包含输入特征和对应目标标签（监督学习），是训练的基础。
损失函数 (Loss Function)：衡量模型性能的标尺，驱动训练方向。
优化器 (Optimizer)：决定如何利用梯度更新参数以最小化损失。
超参数 (Hyperparameters)：训练前设定的参数（如学习率、网络层数、每层神经元数、训练轮次），不随训练过程改变，需手动或自动调整。

四、目标与应用

训练成功的神经网络能够泛化 (Generalize)，即对未见过的数据做出准确预测或决策，广泛应用于图像识别、语音识别、自然语言处理、推荐系统等领域。其有效性依赖于模型结构、数据质量和训练过程的合理性。

权威来源参考：

NIST: Machine Learning Foundations - https://www.nist.gov/topics/artificial-intelligence/machine-learning-foundations
Oxford Dictionary of Computer Science - https://academic.oup.com/pages/computing-dictionaries
Nature: Deep Learning - https://www.nature.com/articles/nature14539

网络扩展解释

神经网络训练是指通过调整模型内部参数，使其能够从数据中学习规律并完成特定任务的过程。这个过程类似于人类通过经验学习技能，但以数学和算法为基础。以下是关键要点：

一、训练的基本原理

前向传播
输入数据经过网络层层传递，各层神经元通过加权求和（$sum w_i x_i + b$）和激活函数（如ReLU、Sigmoid）逐层计算，最终输出预测结果。
损失计算
使用损失函数（如均方误差、交叉熵）量化预测值与真实值的差距。例如：
$$ text{交叉熵损失} = -frac{1}{N}sum_{i=1}^N y_i log(hat{y}_i) $$
反向传播与优化
通过链式法则计算损失对每个参数的梯度，利用优化器（如SGD、Adam）按梯度反方向更新权重（$w leftarrow w - eta abla_w$），逐步降低损失。

二、核心概念

Epoch：完整遍历一次训练数据集
Batch Size：单次参数更新所用的样本量（如32、64）
学习率（η）：控制参数更新步长的超参数
过拟合：模型过度记忆训练数据，泛化能力差，可通过正则化、Dropout缓解

三、训练流程示例

初始化随机权重
输入批量数据，计算预测输出
对比预测与真实标签，计算损失
反向传播误差，计算梯度
优化器更新网络参数
重复直至损失收敛

四、常见挑战与解决

问题类型	表现	解决方法
梯度消失	深层网络难以训练	使用ReLU、残差连接
局部最优	损失停滞不降	自适应优化器（如Adam）
数据不足	模型泛化能力差	数据增强、迁移学习

五、应用场景

图像识别（如分类猫狗图片）
自然语言处理（如文本生成）
预测分析（如股票趋势预测）

通过反复迭代优化，神经网络最终能从数据中提取有效特征，完成复杂任务。实际训练中需调节超参数（如学习率、层数）并通过验证集监控模型表现。