神经网络是机器学习领域中的一个核心概念，它模拟人脑的神经网络结构，通过学习和训练来处理数据。以下是一些关于神经网络的基础知识和学习资源。
神经网络基础
- 神经元结构：神经网络由大量的神经元组成，每个神经元接收输入信号，进行处理后输出。
- 前馈神经网络：这是一种简单的神经网络结构，信号从前端输入，经过层层的处理，最终输出结果。
- 激活函数：激活函数用于确定神经元是否激活，常用的激活函数有Sigmoid、ReLU等。
学习资源
实践项目
尝试使用神经网络解决以下问题：
- 手写数字识别：使用MNIST数据集进行手写数字识别。
- 图像分类：使用CIFAR-10数据集进行图像分类。
相关图片
希望这些资源能帮助你更好地理解神经网络。如果你有其他问题，欢迎在评论区提问。