神经网络基础教程

神经网络是机器学习中最核心的概念之一，它模仿人脑的工作方式，通过大量的神经元进行数据的学习和处理。本教程将为您介绍神经网络的基本概念、工作原理以及一些常见的神经网络模型。

神经网络简介

神经网络由大量的神经元组成，每个神经元都负责处理一部分数据。神经网络通过学习输入数据，建立输入和输出之间的映射关系，从而实现各种复杂的任务。

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信号。

神经网络通常分为输入层、隐藏层和输出层。输入层接收原始数据，隐藏层对数据进行处理，输出层输出最终结果。

感知机是最简单的神经网络模型，它只能处理线性可分的数据。

多层感知机是感知机的扩展，它可以处理非线性可分的数据。

卷积神经网络（CNN）是一种专门用于图像识别的神经网络，它通过卷积层提取图像特征。

循环神经网络（RNN）是一种处理序列数据的神经网络，它可以捕捉序列中的时间信息。

如果您想更深入地了解神经网络，可以阅读以下教程：