神经网络是深度学习的基础，本教程将带领你了解和实现神经网络的基本概念和实践。

目录

  1. 神经网络简介
  2. 神经网络基础
  3. 实践案例
  4. 更多资源

神经网络简介

神经网络（Neural Network）是一种模仿人脑工作原理的计算模型，由大量的神经元相互连接而成。它通过学习数据中的模式和规律，能够进行复杂的模式识别和预测。

神经网络基础

  • 神经元：神经网络的基本单元，负责接收输入信号并进行计算。
  • 层：神经网络由输入层、隐藏层和输出层组成。
  • 激活函数：用于引入非线性，使得神经网络能够学习复杂的模式。
  • 损失函数：用于衡量模型预测值与真实值之间的差异。

实践案例

以下是一个简单的神经网络实现示例：

import numpy as np

# 定义一个简单的神经网络
class SimpleNeuralNetwork:
    def __init__(self):
        self.weights = np.random.randn(3, 1)

    def predict(self, x):
        return np.dot(x, self.weights)

# 创建实例并预测
model = SimpleNeuralNetwork()
print(model.predict([1, 2, 3]))

更多实践案例，请参考《神经网络实践案例集》。

更多资源

神经网络结构图