神经网络是深度学习领域的基础，它模拟人脑的工作原理，通过学习数据中的特征来进行预测和分类。以下是一些神经网络基础知识的概述。
什么是神经网络？
神经网络是一种模拟人脑工作原理的计算模型，由大量的神经元相互连接而成。每个神经元可以接收来自其他神经元的输入，然后输出一个信号。通过这种方式，神经网络可以学习数据中的复杂模式。
神经网络的组成
- 输入层：接收原始数据。
- 隐藏层：对输入数据进行处理，提取特征。
- 输出层：根据隐藏层的结果进行预测或分类。
常见的神经网络架构
- 感知机：简单的线性二分类模型。
- 卷积神经网络（CNN）：擅长处理图像数据。
- 循环神经网络（RNN）：擅长处理序列数据。
- 长短期记忆网络（LSTM）：RNN的一种，特别适合处理长序列数据。
如何训练神经网络？
- 数据准备：收集和清洗数据。
- 模型选择：根据任务选择合适的神经网络架构。
- 参数设置：设置学习率、批大小等参数。
- 训练：使用训练数据训练模型。
- 验证：使用验证数据评估模型性能。
- 调整：根据验证结果调整模型参数。
图片示例：神经网络架构
扩展阅读
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