神经网络是机器学习领域中的一种重要模型，它模仿了人脑的神经元结构和工作原理。以下是一些神经网络基础概念的介绍：
1. 神经元
神经元是神经网络的基本单元，类似于人脑中的神经元。每个神经元都有输入和输出，通过加权求和和激活函数来产生输出。
2. 网络结构
神经网络由多个层组成，包括输入层、隐藏层和输出层。每个层由多个神经元组成，层与层之间通过连接进行信息传递。
3. 权重和偏置
权重是神经元之间连接的强度，偏置是神经元内部的偏移量。它们共同决定了神经网络的输出。
4. 激活函数
激活函数用于引入非线性，使得神经网络能够学习复杂的模式。常见的激活函数有Sigmoid、ReLU等。
5. 训练过程
神经网络通过学习大量的数据来调整权重和偏置，以优化其性能。这个过程通常涉及梯度下降等优化算法。
神经网络结构
扩展阅读
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