神经网络是深度学习中一个核心的概念。在这个基础教程中，我们将介绍神经网络的基本概念和构建原理。

神经网络结构

神经网络由多个层组成，通常包括输入层、隐藏层和输出层。

  • 输入层：接收输入数据。
  • 隐藏层：执行计算和特征提取。
  • 输出层：生成最终输出。

神经元

神经元是神经网络的基本单元。每个神经元都接收输入，通过激活函数处理后输出。

神经网络结构图

激活函数

激活函数为神经元提供非线性特性，常见的激活函数包括：

  • Sigmoid
  • ReLU
  • Tanh

学习过程

神经网络的学习过程是通过反向传播算法来实现的。这个过程包括：

  1. 前向传播：将输入数据传递到网络中。
  2. 计算损失：比较网络输出与真实值之间的差异。
  3. 反向传播：根据损失计算梯度，并更新网络权重。

应用

神经网络在许多领域都有广泛的应用，例如：

  • 图像识别
  • 自然语言处理
  • 机器翻译

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神经网络应用图