人工神经网络第章(1)人工神经网络第章人工神经网络（Artificial Neural Networks，ANN）是一种受到生物神经系统启发而开发出来的计算模型，在机器学习、数据挖掘、自然语言处理等领域广泛应用。
在本章节中，我们将对人工神经网络的基本原理、训练方法和应用进行介绍。
一、基本原理人工神经网络是由多个神经元（Neuron）组成的网络。
每个神经元接收多个输入信号，经过一些加权处理后，产生一个输出信号，输出信号又作为下一层神经元的输入。
这种层层叠加的结构被称为前馈神经网络（Feedforward neural networks）。
每个神经元的输入信号通过一个激活函数（Activation function）进行非线性转换，得到神经元的输出。
常用的激活函数有sigmoid、ReLU、tanh等。
神经网络的输出可以用于分类、回归等任务。
二、训练方法神经网络训练的目标是调整神经元之间的权值，使得网络的输出接近于真实值。
常用的训练方法包括反向传播算法（Backpropagation）和随机梯度下降算法（Stochastic Gradient Descent）。
反向传播算法是目前使用最广泛的神经网络训练方法，其核心思想是“误差反向传播”。
即从输出层开始，将网络的输出误差逐层反向传播到输入层，计算每个神经元的误差贡献，最后通过梯度下降算法调整神经元权值。
随机梯度下降算法是一种在线学习算法，每次选择一个样本进行训练，通过计算损失函数的梯度方向，调整网络权值，直到收敛。
随机梯度下降算法能够处理大规模数据训练，但更容易陷入局部极小值。
三、应用领域人工神经网络在图像识别、语音识别、自然语言处理、机器翻译等领域取得了广泛应用。
在图像识别领域，卷积神经网络（CNN）被广泛应用，已经实现了在ImageNet等数据集上的超越人类表现的成果。
在自然语言处理领域，循环神经网络（RNN）和长短时记忆网络（LSTM）能够处理变长序列数据，已经成功应用于机器翻译、情感分析等任务。
