深度学习是机器学习的一个重要分支，而神经网络则是深度学习的基础。本文将为您介绍神经网络的简介。
神经网络的基本概念
神经网络是一种模拟人脑神经元结构的计算模型，它通过调整神经元之间的连接权重来学习数据中的特征。
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。
连接权重
连接权重表示神经元之间的连接强度，通过学习过程进行调整。
激活函数
激活函数用于引入非线性，使神经网络具有学习复杂模式的能力。
神经网络的层次结构
神经网络通常分为输入层、隐藏层和输出层。
- 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：根据隐藏层的结果输出最终结果。
神经网络的训练
神经网络的训练过程是通过调整连接权重来使模型能够正确预测数据的过程。
损失函数
损失函数用于衡量模型预测结果与真实值之间的差距。
优化算法
优化算法用于调整连接权重，使损失函数最小化。
神经网络的类型
神经网络有多种类型，包括：
- 全连接神经网络
- 卷积神经网络
- 循环神经网络
扩展阅读
如果您想了解更多关于神经网络的细节，可以阅读以下文章：
神经网络结构图