神经网络是机器学习领域的一个重要分支，它模仿人脑的工作原理，通过调整神经元之间的连接权重来学习数据中的模式。以下是一些关于神经网络的基础知识：
神经网络基础
- 神经元：神经网络的基本单元，负责接收输入、处理数据和输出结果。
- 层：神经网络由多个层组成，包括输入层、隐藏层和输出层。
- 激活函数：用于引入非线性因素，使神经网络能够学习复杂的模式。
神经网络类型
- 前馈神经网络：数据从输入层流向输出层，不返回。
- 卷积神经网络：常用于图像识别，能够自动学习图像特征。
- 循环神经网络：适用于处理序列数据，如时间序列分析。
实践指南
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