AI教程：神经网络基础

神经网络是人工智能领域中一个重要的分支，它模拟了人脑神经元的工作原理。在本教程中，我们将探讨神经网络的基本概念和结构。

神经网络组成

神经网络主要由以下几个部分组成：

输入层：接收外部输入信息。
隐藏层：负责处理输入信息，进行特征提取和变换。
输出层：输出最终结果。

神经网络类型

根据网络结构的不同，神经网络可以分为以下几种类型：

前馈神经网络：信号单向传播，没有反馈。
循环神经网络：具有反馈，可以处理序列数据。
卷积神经网络：在图像识别等领域应用广泛。

实例分析

以下是一个简单的神经网络实例：

import numpy as np

# 定义神经网络结构
class NeuralNetwork:
    def __init__(self):
        self.weights = np.random.randn(3, 2)
        self.bias = np.random.randn(2, 1)

    def forward(self, x):
        return np.dot(x, self.weights) + self.bias

# 创建神经网络实例
nn = NeuralNetwork()

# 输入数据
x = np.array([[1, 0], [0, 1], [1, 1]])

# 前向传播
output = nn.forward(x)

# 输出结果
print(output)

扩展阅读

想要了解更多关于神经网络的知识，可以访问以下链接：