神经网络是人工智能领域的重要技术，模仿人脑处理信息的方式。以下是核心知识点：
1. 神经网络的基本组成
- 神经元：计算单元，接收输入信号并通过激活函数生成输出
- 层：包含多个神经元，分为输入层、隐藏层、输出层
- 权重与偏置：调节神经元输出的参数，决定信号强度
- 激活函数：如Sigmoid、ReLU、Tanh，用于引入非线性
2. 神经网络的训练流程
- 前向传播：输入数据逐层计算
- 损失计算：对比预测结果与真实标签
- 反向传播：通过梯度下降优化参数
- 迭代更新：重复训练直至模型收敛
3. 常见神经网络类型
- 全连接网络（FCN）
- 卷积神经网络（CNN）
- 循环神经网络（RNN）
- 生成对抗网络（GAN）
4. 应用场景
- 图像识别：如手写数字识别（MNIST数据集）
- 自然语言处理：情感分析、机器翻译
- 时间序列预测：股票价格分析
- 推荐系统：个性化内容推荐
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