神经网络是人工智能领域的一个重要分支，它模拟人脑神经元的工作原理，通过学习和训练来实现复杂的模式识别和决策。以下是神经网络的一些基本概念和原理。
神经网络组成
神经网络主要由以下几部分组成：
- 输入层：接收外部输入数据。
- 隐藏层：对输入数据进行处理和转换。
- 输出层：输出处理后的结果。
常见神经网络类型
- 感知机：最基本的神经网络模型，用于二分类问题。
- 多层感知机：感知机的扩展，可以处理更复杂的非线性问题。
- 卷积神经网络（CNN）：适用于图像识别、视频分析等领域。
- 循环神经网络（RNN）：适用于序列数据处理，如自然语言处理、语音识别等。
神经网络学习算法
- 反向传播算法：通过计算损失函数的梯度，不断调整网络参数，使损失函数最小化。
- 梯度下降算法：一种优化算法，用于寻找损失函数的最小值。
学习资源
更多关于神经网络的知识，您可以参考以下教程：
