神经网络是人工智能领域的重要组成，它模拟人脑的神经元结构，通过学习数据来提取特征和进行决策。以下是一些神经网络基础概念的介绍。
1. 神经元
神经元是神经网络的基本单元，它通过输入层接收数据，经过处理后输出到输出层。每个神经元都有多个输入和输出，通过权重来调节输入数据的重要性。
2. 权重和偏置
权重和偏置是神经网络中调节输入数据重要性的参数。权重表示输入数据与神经元输出的关联程度，偏置用于调整神经元的输出。
3. 激活函数
激活函数用于确定神经元是否被激活，常用的激活函数有Sigmoid、ReLU和Tanh等。
4. 前向传播和反向传播
神经网络通过前向传播将数据从输入层传递到输出层，再通过反向传播根据输出结果调整权重和偏置。
5. 损失函数
损失函数用于衡量神经网络的输出结果与真实值之间的差异，常用的损失函数有均方误差（MSE）和交叉熵损失（Cross Entropy）等。
更多关于神经网络的内容，您可以访问我们的神经网络进阶教程页面。