神经网络教程 🧠

什么是神经网络？

神经网络是一种模仿生物神经元结构和功能的计算模型，通过多层节点间的连接学习数据特征。其核心思想源于人脑神经元的突触传递机制，可应用于图像识别、自然语言处理等场景。

神经网络的基本结构

1. 输入层：接收原始数据
2. 隐藏层：通过非线性变换提取特征（可含多个层）
3. 输出层：生成最终预测结果
4. 激活函数：如ReLU、Sigmoid等，决定节点输出

训练过程

• 使用反向传播算法优化参数
• 通过损失函数（如交叉熵、MSE）衡量预测误差
• 配合梯度下降法进行迭代更新

应用场景

• 🖼 图像识别：CNN（卷积神经网络）
• 💬 自然语言处理：RNN/LSTM
• 📈 时间序列预测：循环神经网络
• 🧩 游戏AI：深度强化学习

扩展阅读

如需深入学习深度学习技术，可访问 /AI_Tutorials_Machine_Learning/Tutorials/Deep_Learning 路径获取更多资料。