人工神经网络是什么？它是如何模拟人脑的工作原理的？

来源：年旅网

人工神经网络是一种模拟人脑神经元网络的计算模型，它由大量的人工神经元组成，这些神经元之间通过连接进行信息传递和处理。人工神经网络的工作原理主要包括神经元的激活函数、权重和偏置的调节以及网络的训练过程。

首先，每个人工神经元接收来自其他神经元的输入，并通过激活函数将这些输入转化为输出。常用的激活函数包括Sigmoid函数、ReLU函数等，它们可以帮助神经元学习非线性关系。

其次，人工神经网络中的连接权重和偏置可以调节神经元之间信息传递的强弱和偏好，从而影响网络的学习和决策能力。这些权重和偏置通常通过反向传播算法进行调节，以使网络输出尽可能接近期望输出。

最后，人工神经网络的训练过程是通过提供大量的输入数据和对应的期望输出数据来调节网络参数，使网络能够逐渐学习并建立输入与输出之间的映射关系。常用的训练算法包括梯度下降、随机梯度下降等。

人工神经网络模拟了人脑神经元之间的信息传递和处理过程，通过调节神经元之间的连接权重和偏置，以及通过大量数据的训练来不断优化网络的性能，从而实现了对复杂模式和规律的学习和识别能力。

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