什么是神经网络？
神经网络（Neural Network）是模仿人脑处理信息机制的计算模型，由大量互相连接的人工神经元组成。它通过学习数据中的模式来完成复杂任务，如图像识别、自然语言处理等。
核心组件一览📊
神经元（Neuron）
神经网络的基本单元，接收输入信号并通过激活函数决定输出。层（Layer）
神经网络由输入层、隐藏层和输出层构成，每一层包含多个神经元。权重与偏置
控制神经元之间连接强度的参数，通过训练不断调整以优化模型表现。激活函数
决定神经元是否被激活，常用函数包括ReLU、Sigmoid和Tanh。
工作原理流程🔄
- 输入层接收原始数据
- 隐藏层通过加权求和与激活函数处理信息
- 输出层生成最终预测结果
- 通过反向传播算法不断调整参数以减少误差
常见类型速览🌐
- 全连接网络（Fully Connected Network）
- 卷积网络（Convolutional Network）
- 循环网络（Recurrent Network）
- 自编码器（Autoencoder）
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