神经网络是人工智能领域中的一个核心概念，它模拟了人脑神经元的工作方式，用于处理和识别复杂的模式。以下是一些关于神经网络原理的基本概念和教程。
基本概念
- 神经元：神经网络的基本单元，负责接收输入、计算输出。
- 权重：连接神经元之间的参数，用于调整输入对输出的影响。
- 激活函数：用于将神经元的线性组合转换为非线性输出。
教程列表
实例
以下是一个简单的神经网络结构：
- 输入层：输入特征
- 隐藏层：多个神经元，使用激活函数
- 输出层：输出结果
总结
神经网络是一种强大的工具，可以用于各种任务，如图像识别、自然语言处理等。希望这个教程能帮助您更好地理解神经网络原理。