神经网络基础教程 🧠
神经网络是深度学习的核心，模仿人脑处理信息的方式。以下是关键知识点👇
1. 基本结构
- 输入层：接收原始数据（如图像像素、文本向量）
- 隐藏层：通过激活函数（ReLU/Softmax）处理特征
- 输出层：生成最终预测结果（分类/回归）
2. 核心概念
- 权重与偏置：决定神经元对输入的响应强度
- 激活函数：引入非线性能力（如Sigmoid、Tanh）
- 损失函数：衡量预测与真实值的差距（MSE/CrossEntropy）
- 反向传播：通过梯度下降优化参数
3. 常见类型
- 全连接网络（FCN）
- 卷积神经网络（CNN）用于图像识别
- 循环神经网络（RNN）处理序列数据
- 自编码器（Autoencoder）用于特征学习
4. 实战建议
- 从MNIST手写数字识别开始实践
- 使用PyTorch或TensorFlow框架
- 参考机器学习入门教程巩固基础
5. 进阶方向
- 探索深度学习优化技巧
- 学习如何处理过拟合（Dropout/L2正则化）
- 关注Transformer架构在NLP中的应用
💡 建议搭配可视化工具观察网络训练过程，加深理解！