神经网络是人工智能领域的核心技术之一，模仿人脑处理信息的方式。以下内容将带你了解其基本概念与实现方法：

1. 核心概念 📚

  • 神经元：网络的基本单元，接收输入信号并产生输出
  • 权重与偏置：控制神经元输出强度的参数
  • 激活函数：如Sigmoid、ReLU（ReLU）决定神经元是否被激活
  • 层结构：输入层 → 隐藏层 → 输出层（layer_structure）

📌 想更深入理解激活函数的数学原理？可前往 /Community/Blog/2023/Activation_Functions_Explained 查看详解。

2. 简单实现示例 💻

# 伪代码展示神经网络训练过程
class NeuralNetwork:
    def __init__(self):
        self.weights = [0.5, 0.5]
        self.bias = 0.1

    def forward(self, inputs):
        # 计算输出
        return sum(w * i for w, i in zip(self.weights, inputs)) + self.bias

3. 学习资源推荐 📚

神经网络结构

4. 常见问题解答 ❓

  • Q: 神经网络需要多少数据训练？
  • A: 一般需要大量标注数据（large_dataset），但小数据场景可用迁移学习
迁移学习