神经网络是人工智能领域的一个核心概念，它模拟了人脑神经元的工作方式，通过学习大量数据来提取特征和进行预测。

神经网络的组成

神经网络主要由以下几个部分组成：

  • 输入层：接收输入数据。
  • 隐藏层：进行特征提取和变换。
  • 输出层：输出预测结果。

神经网络的应用

神经网络在各个领域都有广泛的应用，例如：

  • 图像识别：通过卷积神经网络（CNN）进行图像分类、物体检测等。
  • 自然语言处理：通过循环神经网络（RNN）进行文本分类、机器翻译等。
  • 推荐系统：通过神经网络进行用户行为预测和物品推荐。

深度学习与神经网络

深度学习是神经网络的一种扩展，它通过增加网络的层数来提高模型的复杂度和性能。

扩展阅读

想要了解更多关于神经网络的知识，可以阅读以下文章：

神经网络结构图