神经网络是深度学习领域中最为核心的部分，它模仿了人类大脑神经元的工作方式，通过多层的计算单元进行信息处理。
神经元
神经元是神经网络的基本单元，它接收输入信号，经过激活函数处理后输出结果。一个简单的神经元模型如下：
- 输入：x1, x2, ..., xn
- 权重：w1, w2, ..., wn
- 偏置：b
- 激活函数：f()
输出计算公式：y = f(w1x1 + w2x2 + ... + wn*xn + b)
神经网络结构
神经网络主要由输入层、隐藏层和输出层组成。
- 输入层：接收外部输入信号，如图片、文本等。
- 隐藏层：对输入信号进行特征提取和组合。
- 输出层：将隐藏层的输出转换为最终的输出结果。
激活函数
激活函数是神经网络中的关键元素，它决定了神经元的输出范围。常见的激活函数有：
- Sigmoid 函数：将输入值压缩到 [0, 1] 范围内。
- ReLU 函数：将输入值压缩到 [0, +∞) 范围内。
- Tanh 函数：将输入值压缩到 [-1, 1] 范围内。
优化算法
为了使神经网络能够学习到有效的特征表示，需要使用优化算法调整网络中的权重和偏置。常见的优化算法有：
- 梯度下降法：通过计算损失函数的梯度来更新权重和偏置。
- 随机梯度下降法（SGD）：在梯度下降法的基础上，每次只更新一个样本的梯度。
- Adam 优化器：结合了 Momentum 和 RMSprop 两种优化算法的优点。
应用场景
神经网络在各个领域都有广泛的应用，如：
- 图像识别：如人脸识别、物体识别等。
- 自然语言处理：如机器翻译、文本分类等。
- 推荐系统：如电影推荐、商品推荐等。
神经网络结构图