人工神经网络

人工神经网络（ANN）模型人工神经网络（Artificial Neural Network，ANN），是一种模拟生物神经网络结构和功能的计算模型，它通过大量的神经元相互连接，实现对复杂数据的处理和模式识别。从本质上讲，人工神经网络是对人脑神经细胞的数学抽象，试图模仿人类大脑处理信息的方式，以解决各种实际问题。早在上世纪八九十年代，关于人工神经网络的研究已层出不穷，但限于当时的计算能力和数据能力，未能有效地显现其优势。近十几年以来，在许多新型复杂问题上，传统机器学习技术越发地难以满足需求，而随着计算能力不断提升、大数据不断涌现

数学基础 -- 均方误差（Mean Squared Error, MSE）与交叉熵（Cross-Entropy）的数学原理均方误差主要用于回归问题，度量预测值与实际值之间的平均平方差。其数学公式为：MSE = 1 n ∑ i = 1 n ( y i − y ^ i ) 2 \text{MSE} = \frac{1}{n} \sum_{i=1}^{n} (y_i - \hat{y}_i)^2 MSE=n1i=1∑n(yi−y^i)2

人工智能--搭建人工神经网络欢迎来到 Papicatch的博客文章目录🍉引言🍉神经元与感知器🍈神经元（Neuron）🍈感知器

数学建模 —— 人工神经网络（6）一、人工神经网络1.1 人工神经网络结构1.2 神经元/感知器1.3 激活函数1.3.1 sign函数