神经网络是机器学习领域中一个重要的分支，它模拟人脑的工作原理，通过大量的神经元进行信息处理。以下是一些关于神经网络的基础知识和教程资源。
基础概念
- 神经元：神经网络的基本单元，负责接收输入信息，进行计算并输出结果。
- 层：神经网络由多个层组成，包括输入层、隐藏层和输出层。
- 激活函数：用于决定神经元是否激活的函数，常见的有Sigmoid、ReLU等。
教程资源
实践案例
神经网络在图像识别、自然语言处理等领域有着广泛的应用。以下是一些实践案例：
- 图像识别：使用神经网络进行图像分类，如图像中的物体识别。
- 自然语言处理：使用神经网络进行文本分类、情感分析等。
神经网络结构图
扩展阅读
希望这些内容能够帮助您更好地了解神经网络。如果您有任何疑问，欢迎在社区论坛中提问。