神经网络是人工智能领域的一个重要分支，它模拟人脑神经元的工作原理，通过学习数据来提取特征和模式。以下是一些神经网络基础知识：
1. 神经元
神经元是神经网络的基本单元，它接收输入信号，通过权重和偏置计算输出。每个神经元都有自己的权重和偏置，这些参数在训练过程中会不断调整。
2. 层
神经网络由多个层组成，包括输入层、隐藏层和输出层。输入层接收原始数据，隐藏层负责提取特征，输出层生成最终结果。
3. 激活函数
激活函数用于引入非线性，使神经网络能够学习复杂的数据。常见的激活函数有Sigmoid、ReLU和Tanh等。
4. 损失函数
损失函数用于衡量预测值与真实值之间的差异，常用的损失函数有均方误差（MSE）和交叉熵（Cross Entropy）等。
5. 反向传播
反向传播是一种用于训练神经网络的算法，它通过计算损失函数对权重的梯度，来更新权重和偏置。
6. 深度学习
深度学习是神经网络的一种应用，它通过增加网络的层数来提高模型的性能。深度学习在图像识别、自然语言处理等领域取得了显著成果。
扩展阅读
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