神经网络是机器学习领域的一个重要分支，它模拟人脑的工作原理，通过调整神经元之间的连接权重来学习数据中的复杂模式。以下是一些神经网络基础知识：
1. 神经元
神经元是神经网络的基本组成单元，类似于人脑中的神经元。每个神经元可以接收输入，处理后输出结果。
2. 神经网络结构
神经网络通常由多个层次组成，包括输入层、隐藏层和输出层。输入层接收外部输入，隐藏层进行特征提取和变换，输出层产生最终结果。
3. 激活函数
激活函数用于引入非线性，使神经网络能够学习更复杂的模式。常见的激活函数有Sigmoid、ReLU和Tanh等。
4. 训练过程
神经网络训练过程包括前向传播和反向传播。前向传播将输入数据传递到神经网络，反向传播根据损失函数计算梯度，并更新网络参数。
5. 应用场景
神经网络在图像识别、自然语言处理、推荐系统等领域有着广泛的应用。
神经网络结构图
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