神经网络是一种模仿人脑神经元连接方式的计算模型，广泛应用于人工智能领域。以下是神经网络的一些基本概念和介绍。
神经网络结构
神经网络主要由神经元和连接组成。每个神经元负责接收来自其他神经元的输入，并通过激活函数进行处理，然后将结果传递给其他神经元。
- 输入层：接收外部数据。
- 隐藏层：对输入数据进行处理和抽象。
- 输出层：产生最终结果。
激活函数
激活函数是神经网络中非常重要的组成部分，它决定了神经元的输出。常见的激活函数有：
- Sigmoid函数
- ReLU函数
- Tanh函数
训练过程
神经网络的训练过程是通过不断调整神经元之间的连接权重来实现的。这个过程通常需要大量的数据和计算资源。
- 损失函数：衡量模型预测值与真实值之间的差异。
- 优化算法：用于调整网络参数，以最小化损失函数。
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
- 自然语言处理
- 医疗诊断
- 自动驾驶
更多信息
如果您想了解更多关于神经网络的知识，可以访问我们的神经网络教程。
神经网络结构图