PPT：第一讲神经网络计算1

神经网络计算基础知识 本资源总结了神经网络计算的基础知识，包括神经网络的定义、种类、工作原理、损失函数、梯度下降、反向传播、TensorFlow 2的使用等。 神经网络的定义 神经网络是一种机器学习模型，旨在模拟人脑神经元的连接关系，以实现机器具备人的思维和意识。神经网络由多层神经元组成，每层神经元之间通过权值矩阵连接，输入数据通过网络传播，输出结果。 神经网络的种类 神经网络有多种，包括行为主义、符号主义和连接主义三种。行为主义基于控制论，构建感知-动作控制系统；符号主义基于算数逻辑表达式，求解问题时先把问题描述为表达式，再求解表达式；连接主义基于仿生学，模拟神经元连接关系。 神经网络的工作原理 神经网络的工作原理是通过反向传播算法优化网络参数，以实现网络的拟合和泛化能力。反向传播算法包括前向传播、损失函数计算、梯度下降和参数更新四步。 损失函数 损失函数是衡量神经网络输出结果与真实结果之间的差异的函数。常见的损失函数包括均方误差函数、交叉熵函数等。 梯度下降 梯度下降是优化神经网络参数的算法，通过迭代更新参数以最小化损失函数。 反向传播 反向传播是神经网络训练的核心算法，通过计算损失函数的梯度，更新网络参数，以实现网络的拟合和泛化能力。 TensorFlow 2 TensorFlow 2是Google开发的一种开源机器学习框架，提供了丰富的API和工具，用于构建和训练神经网络模型。 神经网络的应用 神经网络有广泛的应用，包括图像识别、自然语言处理、语音识别等领域。在本资源中，我们使用神经网络实现鸢尾花分类，通过搭建神经网络结构、优化参数，实现分类结果的输出。 结论 神经网络计算基础知识是机器学习领域的核心内容，本资源总结了神经网络的定义、种类、工作原理、损失函数、梯度下降、反向传播、TensorFlow 2的使用等知识点，为读者提供了系统的学习资源。