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、人工神经网络

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2024/06/26

人工神经网络（ANN）^[58]是一种由大量神经单元互联组成的非线性、自适应的信息处理系统。ANN通常由通过权重链接的一个输入层、一个输出层和多个隐含层（hidden layers）组成，中间每层由数量不等的神经元组成，每个神经元通过一个线性模型和激活函数与上一层相连。相较于传统的线性模型，ANN能够拟合更复杂的函数关系，可能带来更好的预测效果。然而，由此带来的计算成本和样本需求也迅速增加。比如：连接第i层（M个神经元）第i+1层（N个神经元）的就多达(N+1)×M个。

随着计算机性能的不断提升和数学理论的发展，深度学习^[59]在此基础上逐渐出现，并引起广泛关注。除了传统的神经网络的连接结构，人们还提出了具有特定功能的层，例如：卷积层（Convolution layer）、池化层（Poolinglayer）、激活层（Activationlayer）、展平层（Flattening layer）、全连接层（Fully connected layer）、丢弃层（Dropoutlayer）等。基于这些功能各异的层结构能够组合出不同的神经网络模型，这些模型在特征提取、预测效果提升、防止过拟合等方面都有一定的优势。

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