神经网络基础教程
神经网络（Neural Network）是机器学习领域的一个重要分支，它模拟人脑神经元的工作原理，用于处理和识别复杂的数据模式。以下是一些神经网络的基础概念和教程。
神经网络基础
- 神经元：神经网络的基本单元，类似于人脑中的神经元。
- 层：神经网络由多个层组成，包括输入层、隐藏层和输出层。
- 激活函数：用于决定神经元是否“激活”的函数，如Sigmoid、ReLU等。
实践教程
想要学习如何构建神经网络吗？请访问我们的神经网络实践教程。
图片展示
神经网络的结构图可以帮助我们更好地理解其工作原理。
希望这个基础教程能帮助您入门神经网络的世界。如果您有任何疑问，欢迎在论坛上提问。