神经网络动画讲解 - 工作原理

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神经网络的工作原理 神经网络的工作原理： 神经网络自动从原始数据中提取层次化特征，通过损失函数评估预测与真实值之间的差距，并应用梯度下降法在反向传播过程中更新权重(W)和偏置(B)，以优化模型对数据的拟合能力。 神经网络的工作原理 典型的神经网络： 卷积神经网络（CNN, Convolutional Neural Network）和长短期记忆网络（LSTM, Long Short-Term Memory） CNN 主要用于图像处理领域，通过卷积和池化等操作提取图像特征。 应用领域 ：CNN 广泛用于图像处理领域，包括但不限于图像分类、图像识别、物体检测、图像分割等。 工作原理 ：CNN 通过卷积层、池化层、全连接层等结构来提取图像中的特征。卷积层通过卷积核（也称为过滤器或特征检测器）在图像上滑动来提取局部特征，池化层则用于减少特征图的空间尺寸，从而减少计算量和避免过拟合。最 ………………………………