本文档将为您介绍神经网络与深度学习实践教程，包括基础知识、常用算法以及实际应用案例。

目录

1. 基础知识

神经网络是模拟人脑神经元结构和功能的一种计算模型，它通过学习大量数据来提取特征和模式。深度学习是神经网络的一种，它通过多层神经网络来提取数据中的高级特征。

神经网络结构

神经网络通常由输入层、隐藏层和输出层组成。

  • 输入层：接收原始数据。
  • 隐藏层：对输入数据进行特征提取。
  • 输出层：输出预测结果。

![神经网络结构](https://cloud-image.ullrai.com/q/Neural_Network Structure/)

2. 常用算法

深度学习中常用的算法包括：

  • 前馈神经网络（Feedforward Neural Network）
  • 卷积神经网络（Convolutional Neural Network，CNN）
  • 循环神经网络（Recurrent Neural Network，RNN）
  • 长短期记忆网络（Long Short-Term Memory，LSTM）

3. 实际应用案例

神经网络和深度学习在各个领域都有广泛的应用，以下是一些案例：

  • 图像识别：识别图片中的物体、场景等。
  • 语音识别：将语音转换为文本。
  • 自然语言处理：理解和生成自然语言。
  • 推荐系统：根据用户的历史行为推荐商品或内容。

4. 扩展阅读

如果您想了解更多关于神经网络和深度学习的内容，可以参考以下链接：

希望这份教程能帮助您更好地了解神经网络与深度学习实践。