神经网络基础教程

神经网络是人工智能领域的重要分支，它模仿人脑的工作方式，通过大量的神经元进行信息处理。本教程将为您介绍神经网络的基本概念和原理。

神经网络简介

神经网络由多个神经元组成，每个神经元负责处理一部分输入信息，然后将处理结果传递给下一个神经元。这种结构使得神经网络能够学习复杂的模式。

神经元

神经元是神经网络的基本单元，它接收输入信号，通过激活函数处理后产生输出信号。

激活函数

激活函数用于引入非线性，使得神经网络能够学习更复杂的模式。

神经网络类型

目前常见的神经网络类型包括：

• 感知机
• 多层感知机
• 卷积神经网络（CNN）
• 循环神经网络（RNN）

实践案例

以下是一个简单的神经网络模型，用于分类问题。

# 代码示例
import numpy as np

# 定义神经网络结构
class NeuralNetwork:
    def __init__(self):
        self.weights = np.random.randn(2, 1)
        self.bias = np.random.randn(1)

    def predict(self, x):
        return np.dot(x, self.weights) + self.bias

# 创建神经网络实例
nn = NeuralNetwork()

# 测试神经网络
print(nn.predict([1, 2]))

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总结

神经网络是人工智能领域的重要工具，通过学习本教程，您应该对神经网络有了基本的了解。希望这个教程能够帮助您在人工智能的道路上更进一步。