神经网络是一种模仿人脑神经元连接方式的计算模型，广泛应用于图像识别、自然语言处理等领域。以下是神经网络结构的基本组成部分：
1. 输入层（Input Layer）
输入层接收原始数据，并将其传递给隐藏层。每个神经元代表一个数据特征。
2. 隐藏层（Hidden Layer）
隐藏层负责处理输入数据，并通过激活函数将数据传递到输出层。隐藏层可以有一个或多个。
3. 输出层（Output Layer）
输出层产生最终结果，如分类标签或预测值。
4. 激活函数（Activation Function）
激活函数决定神经元是否被激活，常用的激活函数有Sigmoid、ReLU等。
神经网络结构示意图
5. 权重（Weights）和偏置（Bias）
权重和偏置是神经网络中的可训练参数，通过反向传播算法进行优化。
扩展阅读
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