Neural Networks (NN) 原理与代码实战案例讲解

Neural Networks (NN) 原理与代码实战案例讲解

1.背景介绍

1.1 什么是神经网络

神经网络(Neural Networks, NN)是一种受生物神经系统启发而设计的机器学习模型,旨在模拟人脑神经元之间复杂的连接模式。它由大量互连的节点(神经元)组成,这些节点通过权重连接进行信息传递和处理。神经网络擅长从大量数据中自动学习模式,并对新数据进行预测或决策,广泛应用于图像识别、自然语言处理、推荐系统等领域。

1.2 神经网络的发展历程

• 1943年,神经网络的概念由神经生理学家沃伦·麦卡洛赫(Warren McCulloch)和数理逻辑学家沃尔特·皮茨(Walter Pitts)首次提出。
• 1958年,弗兰克·罗森布拉特(Frank Rosenblatt)发明了第一个神经网络模型:感知器(Perceptron)。
• 20世纪60年代,由于单层感知器的局限性,神经网络研究陷入停滞。
• 1986年,卷积神经网络(CNN)和反向传播算法(Backpropagation)的提出,为神经网络的发展带来新的动力。
• 1997年,Sepp Hochreiter和Jürgen Schmidhuber提出了长短期记忆网络(LSTM),解决了传统递归神经网络(RNN)在处理长序列数据时的梯度消失问题。
• 近年来,硬件加速(如GPU)、大数据和深度学习算法的进步,使神经网络在多个领域取得了突破性进展。