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，通过学习和适应数据来提取特征和模式。

神经网络类型

  • 前馈神经网络 (Feedforward Neural Networks): 数据直接从前向后通过网络，不形成循环。
  • 卷积神经网络 (Convolutional Neural Networks, CNNs): 适用于图像识别，能够自动学习图像特征。
  • 循环神经网络 (Recurrent Neural Networks, RNNs): 能够处理序列数据，如时间序列或文本。

神经网络应用

神经网络在许多领域都有应用，包括：

  • 图像识别: 识别图片中的对象和场景。
  • 自然语言处理 (NLP): 翻译、文本摘要、情感分析等。
  • 医疗诊断: 辅助医生进行疾病诊断。

学习资源

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![神经网络结构图](https://cloud-image.ullrai.com/q/Neural_Network Structure_/)

卷积神经网络