神经网络是人工智能领域的重要基石，它模仿人脑的结构和功能，通过学习和训练来处理复杂的模式识别和决策问题。下面将介绍神经网络的基本结构和一些常见类型。

神经网络的基本结构

神经网络通常由以下几个部分组成：

  • 输入层：接收输入数据。
  • 隐藏层：处理和计算输入数据，可以有一个或多个。
  • 输出层：输出预测结果。

神经元

神经元是神经网络的基本单位，它接受输入，通过权重和偏置计算输出。

神经元

常见神经网络类型

  • 感知机：简单的线性二分类模型。
  • 多层感知机：感知机的扩展，可以处理非线性问题。
  • 卷积神经网络：特别适用于图像识别和图像处理。
  • 循环神经网络：适用于处理序列数据。

卷积神经网络

学习资源

想了解更多关于神经网络的知识？可以访问本站的神经网络深入教程。

希望这份教程能帮助您更好地理解神经网络！🚀