神经网络是深度学习中的核心概念之一，它模仿了人脑神经元的工作方式，通过层层递进的计算，实现从原始数据到复杂模式的转换。
神经网络的基本结构
神经网络通常由以下几个部分组成：
- 输入层（Input Layer）：接收原始数据输入。
- 隐藏层（Hidden Layers）：对输入数据进行初步处理和特征提取。
- 输出层（Output Layer）：根据隐藏层的结果，输出最终的预测或分类结果。
神经网络的激活函数
激活函数是神经网络中不可或缺的部分，它为每个神经元引入了非线性，使得神经网络能够学习复杂的非线性关系。常见的激活函数包括：
- Sigmoid函数
- ReLU函数
- Tanh函数
神经网络的训练
神经网络的训练过程是一个优化问题，目标是最小化预测结果与真实结果之间的误差。常用的优化算法包括：
- 梯度下降法
- Adam优化器
图像识别示例
下面是一个神经网络在图像识别中的应用示例：
通过神经网络，我们可以对图像进行分类、检测、分割等操作。
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