构建神经网络涉及几个关键步骤：
-
数据收集和预处理：收集和组织将用于训练和测试神经网络的数据。这可能涉及清理数据、处理缺失值以及将其分为训练集、验证集和测试集。
-
选择神经网络架构：决定适合您问题的神经网络架构类型。这可以是前馈神经网络、用于图像数据的卷积神经网络 (CNN)、用于顺序数据的循环神经网络 (RNN) 或其他专用架构。
-
初始化模型：初始化神经网络的参数，例如权重和偏差，通常是随机的或使用特定的初始化技术。
-
前向传播：通过将输入数据通过网络传递来执行前向传播以进行预测。每层对输入执行线性或非线性操作。
-
计算损失：将预测输出与实际输出进行比较以计算损失，该损失衡量预测与实际值的偏差程度。
-
反向传播：使用优化算法（例如梯度下降）以最小化损失的方式更新网络的权重。此步骤涉及计算损失函数相对于网络权重的梯度，然后相应地调整权重以最小化损失。
-
迭代：多次迭代或历元重复前向传播、损失计算和反向传播步骤，以提高模型的性能。
典型神经网络架构中的层包括：
-
输入层：该层接收输入数据，无论是图像、文本、数值等。该层中的节点数量对应于输入中的特征数量。
-
隐藏层：这些层位于输入层和输出层之间，负责从输入数据中提取相关特征。在深度神经网络中，可以有多个隐藏层，每层由神经元或节点组成。
-
输出层：产生模型输出的最后一层。这一层中的节点数量取决于问题的类型 - 例如，对于二元分类，可能有一个节点用于单个输出，而对于多类分类，可能有多个节点代表不同的类。
神经网络还定义为：
-
激活函数：每一层（输入层除外）通常都包含一个激活函数，该函数将非线性引入网络，使其能够学习复杂的模式。常见的激活函数有ReLU（整流线性激活）、Sigmoid、Tanh等。
-
连接（或权重）：层中的每个节点都通过与每个连接关联的权重连接到后续层中的每个节点。这些权重在训练过程中进行调整，以优化网络的性能。
不同的神经网络架构可能有特定于其目的的变体或附加层，但这些层构成了神经网络的基本结构。
