📚 什么是神经网络？
神经网络（Neural Network）是受生物神经元启发的计算模型，通过模拟人脑处理信息的方式，实现数据特征的自动提取与模式识别。其核心思想是层级化信息处理，由大量相互连接的节点（神经元）组成，形成复杂的网络结构。
🧱 神经网络的基本组成
- 输入层：接收原始数据，如图像像素或文本特征
- 隐藏层：通过非线性变换提取数据抽象特征（可多层）
- 输出层：生成最终预测结果，如分类标签或回归值
- 激活函数：如ReLU、Sigmoid、Tanh，决定神经元输出特性
- 权重与偏置：连接不同层的参数，通过训练不断优化
🌍 神经网络的应用场景
- 计算机视觉：图像分类、目标检测（如CNN）
- 自然语言处理：文本生成、情感分析（如RNN、Transformer）
- 语音识别：将音频信号转换为文本
- 推荐系统：基于用户行为数据生成个性化推荐
- 游戏AI：如AlphaGo的决策模型
🧪 学习建议与扩展阅读
想要深入理解神经网络？建议从以下路径开始：
/ai_tech_blog/ai_tutorial/深度学习应用
或通过这个交互式示例直观感受网络运作机制。