深度学习基础知识 第二讲 学习笔记与要点归纳
神经网络模拟人脑神经元，通过多层权重结构实现模式识别。输入层不计层数，仅计有权重层。激活函数将加权和转换为输出，必须使用非线性函数如sigmoid或ReLU，否则网络退化为线性模型。
神经网络与激活函数详解：从结构到非线性核心
神经网络是一种模拟人脑神经元连接的计算模型，借助多层结构实现复杂模式识别。本文将带你系统理解神经网络的基本组成、激活函数的关键作用，以及为何必须使用非线性函数来构建深层网络。
一、神经网络的结构
上图展示了一个典型的神经网络架构，其中的各层分工如下：
- 第0层是输入层，负责接收原始数据（例如图像像素值、特征向量等）。
- 最后一层是输出层，输出最终预测结果（如分类概率或回归值）。
- 中间层（第1层、第2层）称为隐藏层或中间层，负责特征提取与非线性变换。
重要概念：上图网络虽然呈现了3层神经元（输入层+两个隐藏层？实际上输入层是否计入层数？原文指出“3层神经元”，但仅有两层权重，因此称为两层网络。网络层数通常按有权重的层进行计数。
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