神经网络是人工智能领域核心的技术之一，模拟人脑神经元的工作方式来处理复杂数据。以下是关键知识点梳理：

基本概念 📚

  • 神经元：网络的基本单元，接收输入信号并生成输出
  • 层结构：分为输入层、隐藏层和输出层，用 dense_层 表示全连接层
  • 激活函数：如 ReLU_函数 或 Sigmoid_函数 决定神经元输出特性
  • 权重与偏置：通过 梯度下降_算法 不断优化参数
神经网络结构

网络类型 🧩

  • 前馈神经网络（Feedforward Neural Network）
  • 卷积神经网络（Convolutional Neural Network）
  • 循环神经网络（Recurrent Neural Network）
  • Transformer_模型：基于自注意力机制的新型架构

训练过程 🔄

  1. 输入数据经过 前向传播_过程 计算输出
  2. 通过 损失函数_计算 比较预测值与真实值
  3. 使用 反向传播_算法 计算梯度
  4. 用 优化器_更新 调整参数
反向传播算法

应用领域 🌐

  • 图像识别：如 CNN_应用
  • 自然语言处理：如 Transformer_应用
  • 时序预测：如 RNN_应用
  • 强化学习：如 DQN_应用

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