一文彻底搞懂大模型 - 人工神经网络与贝叶斯网络

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ANN History 大模型，特别是那些 拥有数十亿甚至更多参数的深度学习模型 ，往往是以 人工神经网络 为基础的。这些模型通过 堆叠多个隐藏层、增加神经元数量和使用复杂的非线性激活函数 ，来构建能够处理复杂任务（如自然语言处理、图像识别等）的深度神经网络。 大语言模型 一、大模型与人工神经网络的关系 什么是人工神经网络（ANN）？ 人工神经网络（ANN）是一种模仿生物神经网络结构和功能的计算模型。它由多个层组成，包括 输入层、隐藏层（可能有多层）和输出层 。每一层都包含多个神经元（或称为节点），这些神经元通过带权重的连接相互连接。 ANN  输入层接收外部数据，隐藏层对数据进行处理，输出层则产生最终的输出。神经元的激活通常通过一个非线性函数（如sigmoid、ReLU等）来实现，这使得网络能够学习复杂的非线性关系。 ………………………………