神经网络是深度学习的基础，它模拟人脑的工作原理，通过调整权重和偏置来学习和提取数据中的特征。以下是一些关于神经网络原理的基础知识：
1. 神经网络的基本结构
神经网络由多个神经元组成，每个神经元都连接到其他神经元。它们按照层次结构排列，通常分为输入层、隐藏层和输出层。
- 输入层：接收外部输入数据。
- 隐藏层：对输入数据进行处理，提取特征。
- 输出层：生成最终的输出结果。
2. 神经元的激活函数
神经元使用激活函数来决定是否“激活”。常见的激活函数包括：
- Sigmoid函数：将输入值压缩到0和1之间。
- ReLU函数：非线性激活函数，可以加速训练过程。
- Tanh函数：将输入值压缩到-1和1之间。
3. 权重和偏置
权重和偏置是神经网络中的关键参数，用于控制神经元之间的连接强度和偏差。
- 权重：控制输入信号对输出信号的影响程度。
- 偏置：为输出添加一个固定的偏移量。
4. 学习算法
神经网络通过学习算法来调整权重和偏置，常见的算法包括：
- 梯度下降：通过计算损失函数的梯度来更新权重和偏置。
- 反向传播：将梯度从输出层传播到输入层，更新所有权重和偏置。
扩展阅读
如果你想要深入了解神经网络原理，可以阅读以下教程：
