神经网络是机器学习中一个非常重要的领域，它模拟人脑神经元的工作方式，通过学习大量数据来提取特征并进行预测。以下是一些神经网络的基础概念和常用技术。
基本概念
- 神经元：神经网络的基本单元，负责接收输入、计算输出。
- 层：神经网络由多个层组成，包括输入层、隐藏层和输出层。
- 权重：连接神经元之间的参数，用于调节输入信号的影响。
- 激活函数：用于将神经元计算的结果转换为有用的输出。
常用技术
- 感知机：神经网络的基础模型，用于二分类问题。
- 多层感知机（MLP）：在感知机的基础上增加了隐藏层，可以解决更复杂的问题。
- 卷积神经网络（CNN）：专门用于图像识别任务，具有局部感知和权值共享的特点。
- 循环神经网络（RNN）：能够处理序列数据，如时间序列分析、自然语言处理等。
学习资源
如果你对神经网络感兴趣，以下是一些学习资源：
- 深度学习教程 - 深入了解深度学习的知识。
- TensorFlow 官方文档 - TensorFlow 是一个广泛使用的深度学习框架。
通过学习这些内容，你将能够更好地理解神经网络的工作原理，并在实际项目中应用它们。