神经网络是深度学习的基础，它模仿了人脑的工作方式，通过大量的神经元进行信息的传递和处理。以下是一些神经网络基础的概念：
- 神经元：神经网络的基本单元，负责接收输入、计算输出。
- 层：神经网络由多个层组成，包括输入层、隐藏层和输出层。
- 激活函数：用于将神经元的线性组合映射到另一个范围，例如Sigmoid、ReLU等。
- 损失函数：用于衡量模型预测值与真实值之间的差异。
神经网络类型
- 前馈神经网络：是最基本的神经网络结构，数据只从输入层流向输出层，没有循环。
- 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）：适用于序列数据，如文本、时间序列等。
实践指南
想要深入了解神经网络，可以参考以下教程：
图片示例
神经网络结构
注意：神经网络的学习需要一定的数学基础，建议在学习之前先掌握线性代数、概率论和微积分等知识。