神经网络是机器学习领域的一个重要分支，它模拟人脑神经网络的结构和功能，用于处理复杂的数据。以下是一些神经网络的基础教程和进阶内容。
神经网络基础
1. 神经网络简介
神经网络由多个神经元组成，每个神经元都负责处理一部分数据，然后将结果传递给下一个神经元。这种结构使得神经网络能够学习复杂的模式。
2. 神经元和层
- 神经元：神经网络的基本单元，负责接收输入、计算输出。
- 层：神经网络由输入层、隐藏层和输出层组成。
3. 激活函数
激活函数为神经网络提供了非线性特性，常见的激活函数有Sigmoid、ReLU等。
神经网络进阶
1. 卷积神经网络（CNN）
卷积神经网络常用于图像识别、图像分类等任务。
2. 递归神经网络（RNN）
递归神经网络适用于处理序列数据，如自然语言处理、时间序列分析等。
3. 生成对抗网络（GAN）
生成对抗网络由生成器和判别器组成，用于生成逼真的数据。
学习资源
更多关于神经网络的学习资源，请访问神经网络教程。
图片示例
下面是一个神经网络结构的示例图：