深度学习教程 - 神经网络基础

神经网络是深度学习的基础，它模仿了人脑神经元的工作方式，通过大量的数据学习来提取特征和模式。

神经网络概述

神经网络由多个神经元组成，每个神经元负责处理一部分输入数据，并将结果传递给其他神经元。以下是神经网络的一些基本概念：

• 输入层：接收输入数据的层。
• 隐藏层：位于输入层和输出层之间，负责提取特征。
• 输出层：生成最终结果的层。

神经网络类型

神经网络有多种类型，以下是一些常见的：

• 感知机：简单的线性二分类模型。
• 多层感知机（MLP）：感知机的扩展，可以处理非线性问题。
• 卷积神经网络（CNN）：特别适用于图像识别任务。
• 循环神经网络（RNN）：适用于序列数据处理。

神经网络训练

神经网络的训练过程包括以下几个步骤：

1. 数据准备：收集并预处理数据。
2. 模型选择：选择合适的神经网络模型。
3. 参数初始化：为网络中的权重和偏置初始化值。
4. 损失函数选择：选择一个损失函数来评估模型的性能。
5. 优化器选择：选择一个优化器来更新网络参数。
6. 训练：使用训练数据训练网络。

示例：MNIST 数据集

MNIST 数据集是图像识别领域最常用的数据集之一，它包含 28x28 像素的灰度手写数字图片。

• 目标：识别图像中的数字。
• 方法：使用卷积神经网络。

了解更多关于 MNIST 数据集的信息

总结

神经网络是深度学习的基础，通过不断学习和改进，神经网络在各个领域都取得了显著的成果。