什么是神经网络？
神经网络是一种受生物神经系统启发的计算模型，通过模拟神经元之间的连接来学习数据模式。其核心特点包括：
- 非线性处理 🔄：能捕捉复杂的数据关系
- 自适应性 🧩：通过训练自动调整参数
- 层次结构 📦：包含输入层、隐藏层和输出层
神经网络的结构
- 输入层：接收原始数据（如图像像素或文本向量）
- 隐藏层：通过激活函数（如ReLU、Sigmoid）进行特征提取
- 输出层：生成最终结果（如分类标签或回归值）
神经网络的训练过程
- 前向传播 📈：数据从输入层传递到输出层
- 损失计算 📊：通过误差函数（如交叉熵）评估预测效果
- 反向传播 🔧：利用梯度下降优化权重参数
神经网络的应用场景
- 图像识别 📷：如人脸识别、物体检测
- 自然语言处理 📘：如机器翻译、情感分析
- 强化学习 🎮：如游戏AI、自动驾驶
如需进一步了解机器学习基础，可访问 机器学习教程 🌐