神经网络是人工智能领域的一个重要分支，它模仿人脑的工作原理，通过大量的神经元连接进行信息处理。以下是一些关于神经网络的基础教程。
基础概念
- 神经元：神经网络的基本单元，负责接收输入、计算输出。
- 层：神经网络由多个层组成，包括输入层、隐藏层和输出层。
- 激活函数：用于将神经元的线性组合转换为非线性输出。
常见神经网络类型
- 感知机：最早的神经网络模型之一，用于二分类问题。
- 卷积神经网络（CNN）：擅长处理图像数据。
- 循环神经网络（RNN）：擅长处理序列数据。
- 长短期记忆网络（LSTM）：RNN的一种变体，能够学习长期依赖关系。
实践教程
想要深入了解神经网络，可以参考以下教程：
图片展示
以下是一些神经网络相关的图片：
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