什么是神经网络？
神经网络是一种模仿生物神经元工作方式的计算模型，由大量相互连接的节点（神经元）组成。它通过学习数据中的模式来进行预测和决策，是深度学习的核心基础。
核心要素：
- 输入层：接收原始数据（如图像像素、文本向量）
- 隐藏层：通过非线性变换提取特征（可包含多个层）
- 输出层：生成最终预测结果（如分类标签、回归值）
神经网络的运作机制🧱
- 前向传播：数据从输入层逐层传递，经过加权求和与激活函数
- 损失计算：通过损失函数（如交叉熵、MSE）评估预测误差
- 反向传播：利用梯度下降算法调整权重参数
- 迭代优化：不断重复训练过程直至模型收敛
实战建议📊
- 从简单模型（如单层感知机）开始实践
- 常用激活函数：ReLU、Sigmoid、Tanh
- 优化算法选择：SGD、Adam、RMSProp
- 推荐学习路径：深度学习进阶指南
应用场景🚀
- 计算机视觉：图像分类（如CNN）
- 自然语言处理：文本生成（如RNN）
- 强化学习：游戏AI决策（如DQN）
- 推荐系统：用户行为预测（如Embedding）
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