什么是神经网络？

神经网络（Neural Network）是模仿人脑处理信息机制的计算模型，由大量神经元（节点）通过层（输入层、隐藏层、输出层）连接而成。
🧠 核心特点：

  • 非线性建模能力
  • 自动特征提取
  • 通过训练优化参数

神经网络结构解析

  1. 输入层：接收原始数据（如图像像素、文本向量）
  2. 隐藏层：通过激活函数（如ReLU、Sigmoid）进行特征转换
  3. 输出层：生成最终结果（如分类标签、预测值）
  4. 权重与偏置：控制神经元之间的连接强度
  5. 损失函数：衡量预测结果与真实值的误差（如交叉熵、均方误差）

神经网络应用领域

  • 📊 数据拟合：回归问题（房价预测）
  • 🎯 分类任务：图像识别（如MNIST手写体分类）
  • 🧠 自然语言处理：情感分析、机器翻译
  • 📌 强化学习：游戏AI（如AlphaGo）

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神经网络结构
神经网络训练过程

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