神经网络基础教程（PyTorch）🧠📚

🌟 什么是神经网络？

神经网络是由神经元（Neuron）组成的层次化模型，模仿人脑处理信息的方式。其核心组件包括：

  • 输入层：接收原始数据（如图像、文本）
  • 隐藏层：通过权重和激活函数提取特征
  • 输出层：生成最终预测结果
  • 激活函数（如ReLU、Sigmoid）：引入非线性能力
  • 损失函数（如交叉熵、均方误差）：衡量预测与真实值的差距
神经网络结构

🧠 PyTorch 实现基础

以下是一个简单的线性神经网络示例：

import torch
from torch import nn

class SimpleNet(nn.Module):
    def __init__(self):
        super().__init__()
        self.layers = nn.Sequential(
            nn.Linear(2, 10),  # 输入层到隐藏层
            nn.ReLU(),         # 激活函数
            nn.Linear(10, 2)   # 隐藏层到输出层
        )
    
    def forward(self, x):
        return self.layers(x)

net = SimpleNet()
print(net)
PyTorch代码示例

📚 推荐学习路径

  1. 先掌握 PyTorch 入门指南 基础语法
  2. 学习 深度学习优化技巧 提升模型性能
  3. 实践 数据加载与预处理 方案

🌱 进阶建议

  • 尝试用不同激活函数（如Tanh）替换ReLU
  • 添加更多隐藏层观察效果变化
  • 使用torch.nn.CrossEntropyLoss进行分类任务训练
训练过程