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方式，通过大量的神经元相互连接，进行数据的学习和预测。下面将简要介绍神经网络的基本原理。
神经元
神经网络由大量的神经元组成，每个神经元可以接收来自其他神经元的输入，并通过激活函数输出结果。神经元之间通过突触连接，突触的连接强度可以通过学习过程进行调整。
激活函数
激活函数是神经网络中非常重要的组成部分，它将神经元的线性组合转换为非线性输出。常见的激活函数有Sigmoid、ReLU、Tanh等。
前向传播与反向传播
神经网络通过前向传播将输入数据传递到输出层，同时计算损失值。然后通过反向传播算法更新网络中的权重和偏置，使损失值最小化。
深度学习
深度学习是神经网络的一种形式，它使用多层神经网络来学习数据的高级特征。深度学习在图像识别、语音识别等领域取得了显著的成果。
学习资源
如果您想深入了解神经网络，可以参考以下资源：
希望这些内容能帮助您更好地理解神经网络原理。