1、神经网络
神经网络是一种模仿生物神经系统的计算模型，由大量神经元节点和连接这些节点的权重组成，它通过调整权重来学习和逼近复杂的非线性函数，广泛应用于图像识别、自然语言处理等领域。
2、神经网络结构
神经网络通常由输入层、隐藏层和输出层构成，每一层包含多个神经元，各神经元之间通过权重相连，输入层接收数据，隐藏层进行特征提取，输出层生成预测结果。
前向传播是神经网络中的数据流过程，从输入层传递到输出层，反向传播则用于误差的逐层传递和权重更新，通过计算损失函数的梯度，利用优化算法如梯度下降法调整权重，提高模型性能。
4、激活函数作用
激活函数引入非线性，使神经网络能够学习复杂的模式，常见的激活函数有Sigmoid、ReLU等，激活函数的选择对模型的训练速度和效果有显著影响。
5、超参数调优
超参数调优是指调整神经网络中的非学习参数，如学习率、批次大小、隐藏层数量等，通过交叉验证等方法找到最优参数组合，可以显著提升模型的准确性和泛化能力。
6、常见问题与解答
问题1：神经网络如何避免过拟合？：答：可以通过正则化、数据增强、早停等方法来防止过拟合。
问题2：如何选择神经网络的层数和节点数？：答：通常通过实验和经验法则来确定，可以使用网格搜索或随机搜索进行优化。
问题3：何时使用ReLU代替Sigmoid作为激活函数？：答：ReLU在深层网络中表现更好，因为它能有效缓解梯度消失问题，而Sigmoid适用于二分类问题。
小伙伴们，上文介绍了“负荷预测 神经网络”的内容，你了解清楚吗？希望对你有所帮助，任何问题可以给我留言，让我们下期再见吧。
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