什么是模拟人脑？
模拟人脑是指通过计算模型来仿照人类大脑的生物结构和功能，包括神经元、突触和神经网络的运作机制，旨在复制大脑的认知能力如学习、记忆和决策。这一概念源于神经科学与人工智能的交叉研究，核心是构建人工神经网络以模拟大脑的信息处理过程，从而在特定任务 […]
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什么是梯度消失？
梯度消失（Vanishing Gradient）是指在深度神经网络的反向传播训练过程中，梯度值随着网络层数的增加而逐层减小至接近零的现象。这主要源于某些激活函数（如sigmoid或tanh）在饱和区域输出变化微小，导致梯度在链式法则中指数级 […]
什么是深度学习？
深度学习是人工智能的一个核心分支，它通过构建多层神经网络来模拟人脑的学习机制，能够从海量数据中自动提取高层次特征并实现复杂模式识别。与传统机器学习不同，深度学习模型包含多个隐藏层（deep layers），通过端到端训练优化权重参数，从而在 […]
什么是神经网络？
神经网络是一种受生物神经系统启发的计算模型，由相互连接的节点（神经元）组成，通过输入层接收数据，经过隐藏层处理，最终在输出层生成结果；其核心是通过调整神经元间的连接权重，利用激活函数处理信号，从而学习数据中的复杂模式，广泛应用于分类、回归和 […]
什么是层（Layer）？
在人工智能领域，层（Layer）是指神经网络中的一个基本功能单元，由一组相互连接的神经元组成，负责接收输入数据、应用权重和激活函数进行非线性变换，并输出处理结果。输入层接收原始特征，隐藏层通过多层堆叠提取抽象特征，输出层生成最终预测或分类结 […]
什么是ReLU（Rectified Linear Unit）？
ReLU（Rectified Linear Unit），中文译为整流线性单元，是一种在深度学习中广泛使用的激活函数，其数学定义为 f(x) = max(0, x)，即在输入值大于零时输出原值，否则输出零。ReLU通过引入非线性特性，有效缓解 […]
什么是激活函数（Activation Function）？
激活函数（Activation Function）是神经网络中的核心组件，它作用于神经元的输入加权和，将其转换为非线性输出信号，从而赋予网络学习和表示复杂非线性关系的能力。常见的激活函数包括Sigmoid、Tanh和ReLU（Rectifi […]
什么是反向传播（Backpropagation）？
反向传播（Backpropagation）是一种在人工神经网络训练中广泛使用的算法，核心在于高效计算损失函数对网络参数的梯度。通过链式法则，该算法从输出层逐层向后传播误差信号，从而调整权重和偏置以最小化预测误差，使神经网络能够利用梯度下降等 […]
什么是Dropout？
Dropout是一种在神经网络训练中广泛使用的正则化技术，旨在防止模型过拟合，即模型在训练数据上表现优异但在新数据上泛化能力差的问题。其核心原理是在每次训练迭代中随机「丢弃」一部分神经元，即临时将其输出设为零，从而迫使网络不能过度依赖任何特 […]
什么是稀疏激活？
稀疏激活（Sparse Activation）是指在人工神经网络中，面对特定输入数据时，只有少数神经元被激活（即输出显著非零值），而大多数神经元保持非活动状态的现象。这种机制通过减少不必要的计算开销，提升模型效率、降低过拟合风险，并增强泛化 […]