PyTorch 教程：神经网络基础 🧠

什么是神经网络？

神经网络（Neural Network）是人工智能领域的核心技术之一，模拟人脑处理信息的方式。它由多层神经元组成，通过权重和激活函数学习数据特征。

神经网络结构图

神经网络的核心组件

1. 输入层：接收原始数据，如图像像素或文本向量
2. 隐藏层：通过非线性变换提取特征（可包含多个层）
3. 输出层：生成最终预测结果
4. 激活函数（如ReLU、Sigmoid）：引入非线性能力
5. 损失函数：衡量预测与真实值的差距（如MSE、交叉熵）
6. 优化器：调整参数以最小化损失（如SGD、Adam）

用PyTorch构建简单网络

import torch
from torch import nn

# 定义网络
class SimpleNet(nn.Module):
    def __init__(self):
        super().__init__()
        self.layers = nn.Sequential(
            nn.Linear(2, 10),  # 输入层到隐藏层
            nn.ReLU(),         # 激活函数
            nn.Linear(10, 1)   # 隐藏层到输出层
        )
    
    def forward(self, x):
        return self.layers(x)

# 实例化并训练
net = SimpleNet()
optimizer = torch.optim.SGD(net.parameters(), lr=0.01)
# ... 添加训练循环代码

扩展学习

• PyTorch高级技巧：了解优化器调参与正则化
• 深度学习基础概念：从数学原理入手

小贴士 📌

🧠 激活函数：Sigmoid常用于二分类，ReLU更适用于深层网络
⚡ 训练技巧：使用GPU加速计算（net.to('cuda')）
📊 可视化工具：通过TensorBoard监控训练过程

互动练习

尝试修改上述代码中的隐藏层维度（如nn.Linear(2, 5)），观察对模型性能的影响！

注：图片关键词可根据需要扩展，例如"神经网络结构"或"训练流程"。