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，通过层次化结构实现复杂模式识别与数据分析。以下是核心知识点：
1. 基本概念
- 仿生学原理：由生物神经元启发，通过权重和激活函数模拟信号传递
- 层级结构：包含输入层、隐藏层、输出层，层间通过神经元连接传递数据
- 非线性处理：使用ReLU、Sigmoid等激活函数实现非线性映射
2. 核心结构
- 神经元：基本计算单元，执行加权求和与激活函数操作
- 权重矩阵：决定输入信号的重要性，通过训练不断优化
- 损失函数：衡量预测结果与真实值的差距，如MSE、交叉熵
3. 主要类型
| 类型 | 特点 | 应用场景 |
|---|---|---|
| 全连接网络 | 层间所有神经元互连 | 图像分类、回归问题 |
| 卷积网络 | 使用卷积核提取特征 | 图像识别、视频处理 |
| 循环网络 | 处理序列数据 | 语言模型、时间序列预测 |
4. 应用领域
- 🤖 自然语言处理：如情感分析、机器翻译
- 📊 数据分析：异常检测、数据聚类
- 🎨 计算机视觉：图像生成、目标检测
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