神经网络是机器学习领域中一种重要的算法，它模拟了人脑的神经网络结构，用于处理复杂的模式识别问题。本教程将简要介绍神经网络的基本概念和原理。
神经网络结构
神经网络由多个神经元组成，每个神经元都有输入和输出。神经元之间通过连接进行信息传递，形成一个复杂的网络结构。
神经元
神经元是神经网络的基本单元，它接收输入信号，进行处理，然后输出信号。
- 输入层：接收外部输入数据。
- 隐藏层：对输入数据进行处理，提取特征。
- 输出层：输出最终结果。
连接权重
神经元之间的连接具有权重，用于调节信号传递的强度。
学习过程
神经网络通过学习大量数据来调整连接权重，从而提高预测准确性。
- 前向传播：将输入数据通过神经网络进行传递，得到输出结果。
- 反向传播：根据输出结果与真实值的差异，调整连接权重。
应用场景
神经网络在各个领域都有广泛的应用，例如：
- 图像识别：识别图片中的物体、场景等。
- 语音识别：将语音信号转换为文字。
- 自然语言处理：理解和生成自然语言。
扩展阅读
想要了解更多关于神经网络的细节，可以阅读以下教程：
相关图片
神经网络结构图
神经网络学习过程
神经网络应用场景