神经网络是人工智能领域的一个重要分支，它模拟人脑神经元的工作原理，通过学习大量数据来提取特征和模式。以下是一些神经网络基础概念的介绍。
神经网络组成
神经网络主要由以下几部分组成：
- 输入层：接收外部输入数据。
- 隐藏层：对输入数据进行处理，提取特征。
- 输出层：输出处理后的结果。
神经网络类型
目前常见的神经网络类型有：
- 感知机：简单的二分类模型。
- 多层感知机（MLP）：感知机的扩展，可以处理更复杂的任务。
- 卷积神经网络（CNN）：特别适用于图像识别和处理。
- 循环神经网络（RNN）：适用于序列数据的处理，如语言模型。
神经网络学习
神经网络的学习过程主要包括以下几个步骤：
- 初始化权重：随机初始化网络的权重。
- 前向传播：将输入数据通过网络进行计算，得到输出结果。
- 计算损失：比较输出结果和真实值之间的差异，计算损失函数。
- 反向传播：根据损失函数，调整网络权重，使输出结果更接近真实值。
- 迭代优化：重复以上步骤，直到网络收敛。
扩展阅读
想要了解更多关于神经网络的知识，可以阅读以下内容：
神经网络结构图