神经网络基础教程 💡

神经网络（Neural Network）是人工智能领域的重要技术，模仿人脑处理信息的方式。以下是核心知识点梳理：

1. 神经网络简介 🧠

• 核心思想：通过层次化结构处理数据，模拟生物神经元的连接方式
• 应用场景：图像识别、自然语言处理、时间序列预测等
• 关键概念：权重（Weights）、偏置（Bias）、激活函数（Activation Function）

2. 基本组成 📦

• 输入层：接收原始数据（如像素值、特征向量）
• 隐藏层：通过非线性变换提取特征（可多层叠加）
• 输出层：生成最终结果（如分类标签、回归值）
• 激活函数：引入非线性，常见类型包括ReLU、Sigmoid、Tanh
• 损失函数：衡量预测误差，如交叉熵（Cross Entropy）、均方误差（MSE）
• 优化器：调整参数以最小化损失，如SGD、Adam

3. 学习过程 🔄

1. 前向传播：输入数据逐层计算输出
2. 损失计算：对比预测结果与真实标签
3. 反向传播：通过梯度下降更新权重
4. 迭代优化：重复训练直至收敛

4. 典型应用案例 📈

• 图像分类：使用卷积神经网络（CNN）识别物体
• 语音识别：通过循环神经网络（RNN）处理时序数据
• 推荐系统：用嵌入层（Embedding Layer）捕捉用户行为特征

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