人工神經網絡英文解釋翻譯、人工神經網絡的近義詞、反義詞、例句

英語翻譯：

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

分詞翻譯：

人工的英語翻譯：

manpower; manual work
【計】 aritificial
【經】 labour

神經網絡的英語翻譯：

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

專業解析

人工神經網絡（Artificial Neural Network, ANN）是一種受生物神經系統啟發構建的計算模型，旨在模拟人腦神經元處理信息的方式。其核心是通過大量相互連接的簡單處理單元（“神經元”或“節點”）協同工作，從輸入數據中學習複雜模式并做出預測或決策。以下是詳細解釋：

一、核心概念與結構

神經元（Neuron）：網絡的基本單元，接收輸入信號（$x_1, x_2, ..., xn$），進行加權求和（$sum{i=1}^{n} w_i x_i + b$，其中 $w_i$ 為權重，$b$ 為偏置），再通過激活函數（如 Sigmoid、ReLU）産生非線性輸出（$y = f(sum w_i x_i + b)$）。
層級結構（Layers）：
- 輸入層（Input Layer）：接收原始數據（如圖像像素、文本向量）。
- 隱藏層（Hidden Layers）：進行特征提取和轉換，層數與神經元數量決定模型複雜度。
- 輸出層（Output Layer）：生成最終結果（如分類标籤、預測值）。
連接權重（Weights）：決定信號傳遞的強度，通過訓練過程不斷調整以優化網絡性能。

二、工作原理與學習機制

前向傳播（Forward Propagation）：輸入數據從輸入層經隱藏層逐層計算，最終得到輸出層結果。
損失函數（Loss Function）：衡量網絡輸出與真實值之間的誤差（如均方誤差、交叉熵）。
反向傳播（Backpropagation）：核心學習算法。計算損失函數對權重的梯度（$frac{partial mathcal{L}}{partial w}$），指導權重更新方向以最小化誤差。
優化算法（Optimization）：如梯度下降（Gradient Descent）及其變種（Adam、RMSprop），用于根據梯度更新權重和偏置。公式可表示為：$w{new} = w{old} - eta frac{partial mathcal{L}}{partial w}$，其中 $eta$ 為學習率。

三、主要特點與應用

非線性建模：激活函數使網絡能拟合複雜非線性關系，超越傳統線性模型。
學習與泛化：通過訓練數據自動學習特征表示，并推廣到未見數據。
應用領域：
- 圖像識别（如人臉檢測）
- 自然語言處理（如機器翻譯）
- 語音識别
- 預測分析（如股票趨勢）
- 推薦系統

四、相關術語（漢英對照）

人工神經網絡 / Artificial Neural Network (ANN)
神經元 / Neuron
權重 / Weight
偏置 / Bias
激活函數 / Activation Function
前向傳播 / Forward Propagation
反向傳播 / Backpropagation
損失函數 / Loss Function
梯度下降 / Gradient Descent
輸入層 / Input Layer
隱藏層 / Hidden Layer
輸出層 / Output Layer

權威參考來源：

《深度學習》（Deep Learning） - Ian Goodfellow, Yoshua Bengio, Aaron Courville (MIT Press)
（概念定義、數學原理）https://www.deeplearningbook.org/

Nature Reviews Neuroscience - 神經科學視角的ANN綜述
（生物啟發、基礎機制）https://www.nature.com/nrn/

網絡擴展解釋

人工神經網絡（Artificial Neural Network, ANN）是一種模仿生物神經系統結構和功能的計算模型，主要用于機器學習和人工智能領域。其核心思想是通過模拟神經元之間的連接與信號傳遞，實現複雜的數據處理和模式識别。以下從幾個關鍵方面詳細解釋：

1.基本結構與組成

神經元（節點）：人工神經網絡的基本單元，接收輸入信號并處理後傳遞輸出。每個神經元對應生物神經元的簡化模型。
層次結構：
- 輸入層：接收原始數據（如圖像像素、文本特征）。
- 隱藏層：介于輸入和輸出層之間，負責特征提取和複雜計算（可有多層，形成“深度神經網絡”）。
- 輸出層：生成最終結果（如分類标籤、預測值）。
連接權重：神經元之間的連接強度，通過訓練調整以優化模型性能。
激活函數：決定神經元是否被激活（如Sigmoid、ReLU），引入非線性，使網絡能拟合複雜關系。

2.工作原理

前向傳播：輸入數據從輸入層逐層傳遞至輸出層，每層通過加權求和與激活函數處理。
損失函數：衡量預測結果與真實值的差距（如均方誤差、交叉熵）。
反向傳播：根據損失值逆向調整權重，使用梯度下降等優化算法最小化誤差。
訓練過程：通過大量數據疊代更新參數，使網絡逐漸適應任務需求。

3.主要類型

前饋神經網絡（FNN）：信息單向流動，無循環結構，適用于圖像分類等靜态任務。
卷積神經網絡（CNN）：專為圖像設計，利用卷積核提取空間特征。
循環神經網絡（RNN）：處理序列數據（如文本、時間序列），通過循環結構保留曆史信息。
Transformer：基于自注意力機制，擅長長距離依賴建模，廣泛應用于自然語言處理。

4.應用領域

計算機視覺：圖像識别、目标檢測（如人臉識别）。
自然語言處理：機器翻譯、情感分析。
推薦系統：根據用戶行為預測偏好。
自動駕駛：環境感知與決策控制。

5.優缺點

優點：能學習複雜非線性關系；適應高維數據；并行計算效率高。
缺點：需要大量數據和算力；模型可解釋性較差；可能過拟合。

人工神經網絡通過模拟生物神經系統的協作機制，成為解決現實世界複雜問題的強大工具。其發展推動了深度學習革命，并在多個領域持續取得突破性進展。如需進一步了解技術細節（如具體算法或數學推導），可提供更具體的方向。