神经网络是机器学习中的一个重要分支，它模拟人脑神经元的工作原理，通过调整权重和偏置来学习数据中的模式和规律。以下是一些关于神经网络的基础教程，帮助您更好地理解这一领域。
基础概念
- 神经元结构：神经网络由许多神经元组成，每个神经元负责处理一部分数据。
- 前向传播：数据从输入层通过隐藏层传递到输出层的过程。
- 反向传播：根据输出层的误差，调整网络中神经元的权重和偏置。
实践案例
1. 识别手写数字
手写数字识别
手写数字识别是神经网络的一个经典应用，常用的模型有LeNet、MNIST等。
2. 图像分类
图像分类
图像分类是将图像分为不同的类别，常用的模型有VGG、ResNet等。
扩展阅读
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