1.弁言

人工智能神经网络系统是人工智能领域的一个主要分支，它通过仿照人脑神经网络的构造和功能，实现了对繁芜数据的高效处理和智能决策。
自20世纪40年代以来，神经网络系统已经取得了显著的研究成果和运用成果，成为人工智能领域的一个主要方向。

2.基本构造

神经网络系统的基本构造由输入层、隐蔽层和输出层组成。
输入层吸收外部输入旗子暗记，隐蔽层对输入旗子暗记进行非线性变换和特色提取，输出层天生终极的输出结果。
每个神经元之间通过权重连接，权重的大小决定了神经元之间的相互浸染强度。

2.1 输入层

输入层是神经网络的入口，卖力吸收外部输入旗子暗记。
输入层的神经元数量取决于问题的特色维度，每个神经元对应一个特色值。

2.2 隐蔽层

隐蔽层是神经网络的核心部分，卖力对输入旗子暗记进行非线性变换和特色提取。
隐蔽层的神经元数量和层数可以根据问题的繁芜度进行调度。
隐蔽层的每个神经元都通过激活函数对输入旗子暗记进行非线性变换，以增强神经网络的表达能力。

2.3 输出层

输出层是神经网络的出口，卖力天生终极的输出结果。
输出层的神经元数量取决于问题的输出维度，每个神经元对应一个输出值。
输出层的激活函数常日采取线性函数或softmax函数，以实现回归或分类任务。

3.事情事理

神经网络系统的事情事理基于偏差反向传播算法（Error Backpropagation，简称EBP）。
EBP算法通过前向传播和反向传播两个过程，不断调度网络权重，以最小化预测偏差。

3.1 前向传播

前向传播是指从输入层到输出层的旗子暗记通报过程。
输入旗子暗记经由输入层，经由隐蔽层的非线性变换，终极到达输出层。
在每个神经元中，输入旗子暗记与权重相乘后，再通过激活函数进行非线性变换，天生输出旗子暗记。

3.2 反向传播

反向传播是指从输出层到输入层的权重调度过程。
首先打算输出层的预测偏差，然后根据偏差对权重进行梯度低落调度。
权重的调度方向与偏差梯度的方向相反，以减小预测偏差。

4.紧张类型

神经网络系统有多种类型，根据其构造和功能的不同，可以分为以下几类：

4.1 前馈神经网络（Feedforward Neural Networks，简称FNN）

前馈神经网络是最基本和最大略的神经网络类型，其旗子暗记只在一个方向上通报，即从输入层到输出层。
前馈神经网络适用于大略的线性和非线性回归、分类任务。

4.2 卷积神经网络（Convolutional Neural Networks，简称CNN）

卷积神经网络是一种具有卷积层的神经网络，紧张用于处理图像数据。
卷积层可以自动提取图像的局部特色，实现图像的高效表示和分类。

4.3 循环神经网络（Recurrent Neural Networks，简称RNN）

循环神经网络是一种具有循环连接的神经网络，可以处理序列数据。
循环神经网络可以影象前一个时候的状态，实现对序列数据的韶光依赖性建模。

4.4 天生对抗网络（Generative Adversarial Networks，简称GAN）

天生对抗网络是一种由天生器和判别器组成的神经网络，用于天生新的数据样本。
天生器卖力天生新的数据样本，判别器卖力区分天生的数据和真实的数据。
两者相互竞争，不断提高天生数据的质量。

5.学习算法

神经网络系统的学习算法紧张包括监督学习、非监督学习和强化学习。

5.1 监督学习

监督学习是指在已知输入和输出数据的情形下，通过演习神经网络模型，使其能够预测新的输入数据的输出结果。
监督学习常日采取偏差反向传播算法进行权重调度。

5.2 非监督学习

非监督学习是指在没有明确输出标签的情形下，通过演习神经网络模型，使其能够创造数据的内在构造和特色。
非监督学习常日采取自编码器、聚类等方法。

5.3 强化学习

强化学习是指在与环境交互的过程中，通过不断考试测验和学习，使神经网络模型能够找到最优的决策策略。
强化学习常日采取Q学习、策略梯度等方法。

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