神经网络是机器学习领域的一个核心概念，它模拟人脑的神经网络结构，用于处理复杂的模式识别和预测问题。本教程将介绍神经网络的基本概念、结构和应用。
神经网络组成
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：对输入数据进行处理，提取特征。
- 输出层：输出最终结果。
神经网络类型
根据结构的不同，神经网络可以分为以下几种类型：
- 前馈神经网络：数据从前向后传递，没有反馈。
- 卷积神经网络：适用于图像识别任务。
- 循环神经网络：适用于序列数据处理。
实例分析
以下是一个简单的神经网络实例：
- 输入层：输入数据
[1, 0, 1] - 隐藏层：使用 sigmoid 函数进行非线性变换。
- 输出层：输出结果
[1]
神经网络结构图
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