神经网络理论是人工智能领域中至关重要的基础部分。以下是一些神经网络理论的基本概念：
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：神经网络由输入层、隐藏层和输出层组成。
- 激活函数：用于引入非线性因素，使得神经网络能够学习复杂的模式。
训练过程
- 损失函数：衡量模型预测值与真实值之间的差异。
- 优化器：用于调整网络权重，以最小化损失函数。
应用实例
神经网络在图像识别、自然语言处理等领域有着广泛的应用。
神经网络结构
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