神经网络是人工智能的核心技术之一，模拟人脑处理信息的方式，通过层次化结构实现复杂模式识别与数据处理。以下是关键知识点：
1. 基本概念
- 神经元：网络的基本单元，接收输入信号并生成输出
- 层结构：包含输入层、隐藏层和输出层，通过权重连接
- 激活函数：如ReLU、Sigmoid，决定神经元输出特性
- 训练过程：利用反向传播算法调整参数，最小化损失函数
2. 核心应用领域
- 图像识别：如CNN（卷积神经网络）
- 自然语言处理：如RNN（循环神经网络）和Transformer
- 强化学习：如DQN（深度Q网络）
- 生成模型：如GAN（生成对抗网络）
3. 扩展学习
如需深入了解神经网络的实践案例，可访问 神经网络应用实例 页面。