神经网络入门教程 🤖

什么是神经网络？

神经网络是模拟人脑处理信息机制的计算模型，由大量人工神经元（Artificial Neurons）通过层级结构连接而成。其核心思想是通过数据训练，让网络自动学习特征并做出预测。

核心组件

• 输入层：接收原始数据（如图像像素、文本向量）
• 隐藏层：通过激活函数处理特征（如ReLU、Sigmoid）
• 输出层：生成最终结果（如分类标签、回归值）
• 权重与偏置：决定神经元之间的连接强度

神经网络的类型

1. 感知机（Perceptron）

   最基础的单层神经网络，适用于线性分类任务。

2. 多层感知机（MLP）

   包含多个隐藏层的深度网络，能处理复杂非线性问题。

3. 卷积神经网络（CNN）

   专为图像处理设计，通过卷积层提取空间特征。

4. 循环神经网络（RNN）

   适用于序列数据（如时间序列、自然语言）。

实际应用

• 图像识别（如人脸识别）
• 自然语言处理（如情感分析）
• 语音合成与识别
• 推荐系统（如Netflix内容推荐）

学习资源

1. 深度学习基础概念
   了解机器学习与深度学习的区别与联系
2. 神经网络实战项目
   通过代码实践掌握网络训练技巧
3. AI技术进阶专题
   拓展知识至强化学习与生成模型

扩展阅读

神经网络是人工智能领域的基石，建议结合Python编程教程掌握基础编程技能，再深入学习框架使用（如TensorFlow/PyTorch）。