神经网络是人工智能领域的一个重要分支，它模仿人脑的工作原理，通过大量的神经元和连接进行信息处理。本教程将带你了解神经网络的基本概念、结构和应用。
神经网络结构
神经网络主要由以下几部分组成：
- 输入层：接收外部输入数据。
- 隐藏层：对输入数据进行处理，提取特征。
- 输出层：输出处理结果。
神经网络结构图
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：数据从前向后流动，不进行循环。
- 卷积神经网络：适用于图像识别等任务。
- 循环神经网络：具有循环结构，适用于序列数据处理。
神经网络应用
神经网络在各个领域都有广泛的应用，例如：
- 图像识别：通过卷积神经网络进行图像分类、目标检测等。
- 自然语言处理：通过循环神经网络进行文本分类、机器翻译等。
- 医疗诊断：通过神经网络进行疾病预测、诊断等。
扩展阅读
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