深度学习教程：神经网络基础

神经网络是深度学习中最基础也是最重要的概念之一。以下是一些关于神经网络的基础知识。

神经网络简介

神经网络是一种模仿人脑工作原理的计算模型，它由大量的神经元组成，每个神经元都与其他神经元相连。神经网络通过学习大量的数据来提取特征，并用于分类、回归等任务。

神经元

神经元是神经网络的基本单元，它接收输入信号，通过激活函数处理后输出信号。常见的激活函数有Sigmoid、ReLU等。

网络结构

神经网络的结构通常由输入层、隐藏层和输出层组成。输入层接收原始数据，隐藏层负责特征提取，输出层负责输出结果。

损失函数

损失函数用于衡量模型预测值与真实值之间的差异。常见的损失函数有均方误差（MSE）、交叉熵损失等。

优化算法

优化算法用于调整神经网络的权重，以最小化损失函数。常见的优化算法有梯度下降、Adam等。

实践案例

以下是一个简单的神经网络示例，用于分类任务。

import numpy as np

# 定义神经网络结构
class NeuralNetwork:
    def __init__(self):
        self.weights = np.random.randn(2, 1)
        self.bias = np.random.randn(1)

    def predict(self, x):
        return np.dot(x, self.weights) + self.bias

# 创建神经网络实例
nn = NeuralNetwork()

# 训练数据
X = np.array([[0, 0], [0, 1], [1, 0], [1, 1]])
y = np.array([[0], [1], [1], [0]])

# 训练神经网络
for _ in range(10000):
    for x, y_true in zip(X, y):
        y_pred = nn.predict(x)
        error = y_true - y_pred
        nn.weights += np.dot(x, error)
        nn.bias += error

# 测试神经网络
test_data = np.array([[0, 0], [1, 1]])
predictions = [nn.predict(x) for x in test_data]
print(predictions)

扩展阅读

想要了解更多关于神经网络的知识，可以阅读以下教程：

• 神经网络基础教程
• 深度学习入门

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