神经网络是人工智能领域的一个重要分支，它模拟了人脑的神经元结构和工作原理，通过学习数据中的模式来执行各种复杂的任务。以下是一些神经网络理论的基本概念：
1. 神经元
神经元是神经网络的基本组成单元，它接收输入信号，经过激活函数处理后产生输出。每个神经元都与其他神经元相连，形成复杂的网络结构。
2. 激活函数
激活函数是神经网络中的关键部分，它决定了神经元的输出。常见的激活函数包括sigmoid、ReLU和tanh等。
3. 网络结构
神经网络的结构可以分为输入层、隐藏层和输出层。输入层接收外部输入，隐藏层负责特征提取，输出层产生最终的输出。
4. 学习与训练
神经网络通过学习大量数据来调整神经元之间的连接权重，从而提高模型的准确性。这个过程称为训练。
5. 应用
神经网络在图像识别、语音识别、自然语言处理等领域有着广泛的应用。
神经网络结构
扩展阅读
如果您想深入了解神经网络理论，可以参考以下链接：