什么是神经网络？

神经网络是模仿人脑处理信息机制的计算模型，由大量人工神经元组成。其核心特点包括：

  • 📦 层叠结构（输入层、隐藏层、输出层）
  • 🧮 权重与激活函数的组合
  • 🔄 通过反向传播算法优化参数

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神经网络的类型

常见的神经网络架构有：

  1. 全连接网络（Feedforward Neural Network）
  2. 卷积网络（Convolutional Neural Network）🖼️卷积网络示意图
  3. 循环网络（Recurrent Neural Network）🔄循环网络结构
  4. Transformer（自注意机制）🧠Transformer原理

应用场景

神经网络广泛应用于：

  • 📊 数据分类（如图像识别）
  • 🧱 模式提取（如自然语言处理）
  • 🎮 游戏AI（如AlphaGo）
  • 📈 预测分析（如股票预测）

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学习建议

  1. 先掌握线性代数与概率论基础
  2. 通过 AI数学基础 强化数学能力
  3. 实践时建议使用PyTorch或TensorFlow框架
  4. 参与Kaggle竞赛提升实战能力

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