神经网络是人工智能领域的一个核心概念，它模拟人脑的工作原理，通过大量的神经元进行数据学习和处理。以下是神经网络基础教程的一些要点：
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，用于调整输入信号的重要性。
神经网络类型
- 感知机：最简单的神经网络，用于分类任务。
- 多层感知机（MLP）：包含多个隐藏层的神经网络，可以学习更复杂的模式。
- 卷积神经网络（CNN）：特别适用于图像识别任务。
- 循环神经网络（RNN）：特别适用于序列数据处理。
训练与优化
- 损失函数：用于衡量模型预测值与真实值之间的差异。
- 优化器：用于调整权重，使损失函数最小化。
应用场景
神经网络在许多领域都有应用，例如：
- 图像识别：识别图像中的对象和场景。
- 自然语言处理：理解、生成和处理自然语言。
- 推荐系统：根据用户的历史行为推荐相关内容。
扩展阅读
想要更深入地了解神经网络，可以阅读以下教程：
