神经网络是深度学习中最核心的概念之一。它模仿了人脑的工作方式，通过大量的神经元连接进行数据处理和模式识别。
神经网络基础
神经网络由多个层组成，包括输入层、隐藏层和输出层。每个层由多个神经元组成，神经元之间通过权重连接。
- 输入层：接收原始数据。
- 隐藏层：对输入数据进行处理，提取特征。
- 输出层：输出最终结果。
神经网络类型
神经网络有多种类型，包括：
- 全连接神经网络（FCNN）：每个神经元都与前一层和后一层的所有神经元连接。
- 卷积神经网络（CNN）：常用于图像识别，能够自动提取图像特征。
- 循环神经网络（RNN）：能够处理序列数据，如时间序列、文本等。
神经网络应用
神经网络在各个领域都有广泛的应用，例如：
- 图像识别：通过CNN进行图像分类、物体检测等。
- 自然语言处理：通过RNN进行文本分类、机器翻译等。
- 推荐系统：通过神经网络分析用户行为，进行个性化推荐。
深入学习
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