神经网络基础

🧠 神经网络基础

神经网络是人工智能领域的重要技术，模仿人脑处理信息的方式。以下是核心知识点：

1. 基本结构

   • 神经元（Neuron）：信息处理的基本单元
   • 层（Layer）：输入层、隐藏层、输出层
   • 权重与偏置：调节信号强度的参数
   

2. 核心组成要素

   • 激活函数（如Sigmoid、ReLU）：引入非线性特性
   • 损失函数（Loss Function）：衡量预测误差
   • 优化算法（如梯度下降）：调整参数以最小化损失
   

3. 常见类型

   • CNN（卷积神经网络）：图像识别首选
   • RNN（循环神经网络）：处理序列数据
   • GAN（生成对抗网络）：生成新数据
   

4. 学习过程

   • 前向传播：计算输出
   • 反向传播：修正参数
   • 预测与迭代：持续优化模型
   

5. 应用场景

   • 图像分类
   • 自然语言处理
   • 时间序列预测
   

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