什么是神经网络？
神经网络（Neural Network）是模仿生物神经元工作方式的计算模型，由大量相互连接的节点（Neuron）组成，通过学习数据中的模式实现复杂任务。🧠
- 核心思想：模拟人脑处理信息的机制
- 关键特征：非线性变换、自适应学习、层次化结构
- 应用领域：图像识别、自然语言处理、时间序列预测等
神经网络结构解析
- 输入层：接收原始数据（如像素值、特征向量）
- 隐藏层：通过激活函数进行特征提取和非线性转换
- 常见激活函数：Sigmoid、ReLU、Tanh
- 输出层：产生最终预测结果（如分类标签、回归值）
神经网络训练流程
- 前向传播：计算预测结果
- 损失计算：衡量预测与真实值的误差
- 反向传播：通过梯度下降优化参数
- 迭代训练：重复上述过程直至收敛
扩展阅读
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实践建议
- 从简单感知机开始学习（
- 掌握反向传播算法的核心数学原理
- 尝试使用TensorFlow/Keras搭建第一个神经网络模型
神经网络是深度学习的基石，理解其基本原理将为后续学习打下坚实基础。🚀