AI实践：神经网络教程

神经网络是人工智能领域的一个重要分支，它模拟人脑神经元的工作原理，通过学习数据集来提取特征和模式。以下是一些神经网络的基本概念和教程。

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。
• 层：神经网络由多个层组成，包括输入层、隐藏层和输出层。
• 权重：连接神经元之间的参数，用于调整输入信号的影响。
• 激活函数：用于决定神经元是否激活的函数。

教程内容

1. 神经网络基础：介绍神经网络的基本概念和结构。
2. 前向传播和反向传播：解释神经网络如何学习数据。
3. 常见神经网络架构：介绍卷积神经网络（CNN）、循环神经网络（RNN）等。
4. 实践案例：通过实际案例学习如何构建和应用神经网络。

图片展示

神经元结构

卷积神经网络

扩展阅读

想要更深入地了解神经网络？请访问我们的神经网络进阶教程。

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