神经网络是机器学习中的一个核心概念，它模仿了人脑的神经元结构，用于处理和识别复杂的数据模式。以下是一些神经网络基础概念的介绍：
什么是神经网络？
神经网络是一种由大量相互连接的神经元组成的计算模型。每个神经元接收输入数据，通过权重进行加权求和，然后通过激活函数输出结果。
神经网络的组成
- 输入层：接收外部数据输入。
- 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。
常见的神经网络类型
- 感知机：用于分类问题。
- 卷积神经网络（CNN）：用于图像识别。
- 循环神经网络（RNN）：用于序列数据处理。
- 生成对抗网络（GAN）：用于生成数据。
神经网络的优势
- 强大的特征提取能力：能够自动从数据中学习特征。
- 适应性强：能够处理各种类型的数据。
深度学习与神经网络
深度学习是神经网络的一种，它通过增加网络的层数来提高模型的复杂度和学习能力。
扩展阅读
想要了解更多关于神经网络的细节，可以阅读《深度学习》。
图片展示
中心处展示一个神经网络的结构图。