neural network是什麼意思，neural network的意思翻譯、用法、同義詞、例句

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神經網絡（Neural Network）是一種受生物神經系統啟發構建的計算模型，用于模拟人腦處理信息的方式。它通過多層互連的“神經元”單元進行數據分析和模式識别，是機器學習與深度學習領域的核心架構。以下從結構、功能及應用三方面詳細闡述：

1. 核心結構與原理

   神經網絡由輸入層、隱藏層和輸出層構成。每個神經元接收輸入信號後，通過加權求和與激活函數（如Sigmoid、ReLU）産生輸出。例如，前饋神經網絡（Feedforward Neural Network）中數據單向流動，而循環神經網絡（RNN）則通過反饋連接處理時序數據。數學表達為：

   $$

   y = fleft(sum_{i=1}^n w_i x_i + bright)

   $$

   其中$w_i$為權重，$b$為偏置，$f$為激活函數。

2. 訓練與優化機制

   神經網絡通過反向傳播算法調整參數。損失函數（如均方誤差）評估預測誤差，利用梯度下降法最小化誤差。例如，隨機梯度下降（SGD）可提升大規模數據訓練效率。這一過程在ImageNet等數據集上驗證了其有效性（來源：LeCun et al., 2015）。

3. 實際應用場景

   • 計算機視覺：卷積神經網絡（CNN）在圖像分類任務中準确率超過人類水平（參考：Krizhevsky et al., 2012）。
   • 自然語言處理：Transformer模型（如GPT-4）通過自注意力機制實現文本生成（來源：Vaswani et al., 2017）。
   • 醫療診斷：神經網絡輔助檢測糖尿病視網膜病變，準确率達94%（來源：Nature Medicine, 2020）。

學術界與工業界普遍認為，神經網絡推動了人工智能的第三次發展浪潮。其理論框架在MIT出版社《Deep Learning》專著中系統闡述，而實際部署案例可見于谷歌DeepMind的AlphaFold蛋白質預測項目。

網絡擴展資料

神經網絡（Neural Network）是模仿生物神經系統結構和功能的一種機器學習模型，主要用于識别複雜模式并進行預測或決策。以下是詳細解釋：

1. 基本結構

• 神經元：基本計算單元，接收輸入信號并生成輸出（類似生物神經元）。
• 層次：通常分為輸入層（接收數據）、隱藏層（處理數據）和輸出層（生成結果）。
• 連接權重：神經元間的連接強度，通過訓練調整以優化模型。

2. 核心機制

• 前向傳播：數據從輸入層經加權求和、激活函數處理後逐層傳遞至輸出層。
• 激活函數（如ReLU、Sigmoid）：引入非線性，使網絡能學習複雜關系。
• 損失函數：衡量預測與真實值的差距（如均方誤差、交叉熵）。

3. 訓練過程

• 反向傳播：根據損失值反向計算梯度，通過優化算法（如梯度下降）調整權重。
• 學習率：控制權重更新幅度的超參數，影響收斂速度和穩定性。

4. 類型與應用

• CNN（卷積神經網絡）：專用于圖像處理，通過卷積核提取空間特征。
• RNN（循環神經網絡）：處理序列數據（如文本、語音），具有時間記憶能力。
• 應用場景：圖像識别、機器翻譯、醫療診斷、自動駕駛等。

5. 優缺點

• 優點：可逼近任意複雜函數，適應高維非線性數據。
• 挑戰：需大量計算資源和數據，模型可解釋性較弱，存在過拟合風險。

示例：手寫數字識别中，輸入層接收28x28像素圖像，隱藏層提取筆畫特征，輸出層給出0-9的概率分布。通過反複調整權重，網絡逐漸學會正确分類數字。

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