神经网络是模仿人脑处理信息的计算模型，通过层层处理数据实现复杂模式识别。以下是核心内容概览：
基本概念
- 神经元：网络的基本单元，接收输入信号并生成输出
- 层结构
- 输入层：接收原始数据
- 隐藏层：进行特征提取（可含多个）
- 输出层：产生最终结果
- 激活函数：引入非线性特性（如ReLU、Sigmoid）
应用场景
- 🔍 图像识别：手写数字识别（MNIST数据集）
- 🗣️ 自然语言处理：情感分析（链接：/ai_practice/nlp_tutorial）
- 📈 预测分析：时间序列预测（链接：/ai_practice/time_series）
学习路径
- 先掌握Python基础语法
- 学习机器学习概念
- 进阶阅读：神经网络实战
通过实践项目加深理解，建议从简单的感知机开始尝试！