什么是神经网络？
神经网络是受生物神经系统启发的计算模型，通过模拟神经元之间的连接来处理复杂模式识别任务。其核心结构包含：
- 输入层：接收原始数据
- 隐藏层：进行特征提取与抽象
- 输出层：生成最终结果
📍 了解更多：机器学习基础
主流神经网络类型
- 全连接网络（Dense Network）
📌 图片：神经网络结构 - 卷积网络（CNN）
适用于图像处理，通过卷积核自动提取空间特征 - 循环网络（RNN）
支持序列数据，如文本与时间序列分析
📌 图片：循环神经网络 - Transformer
基于自注意力机制，革新自然语言处理领域
推荐学习资源
📚 经典书籍：
- 《神经网络与深度学习》（Michael Nielsen）
- 《深度学习》（Ian Goodfellow, Yoshua Bengio, Aaron Courville）
💻 实践教程：
应用场景示例
✅ 图像识别：手写数字识别（MNIST）
✅ 自然语言处理：情感分析与机器翻译
✅ 强化学习：游戏AI策略优化
📌 图片：应用案例
神经网络的探索永无止境，从基础理论到前沿技术，持续学习是关键！🧠🚀