人工智能教程：神经网络基础 🧠🤖

神经网络（Neural Network）是人工智能领域的重要技术，模仿人脑神经元的工作机制，通过多层结构学习数据特征。以下是关键知识点：

1. 神经网络核心结构

• 输入层：接收原始数据（如图像像素、文本向量）
• 隐藏层：通过权重和偏置进行特征提取（可多层堆叠）
• 输出层：生成最终预测结果（如分类标签、回归值）
• 📌 激活函数：常用Sigmoid、ReLU、Tanh等非线性转换

2. 训练过程

1. 前向传播：数据逐层传递计算输出
2. 损失计算：对比预测值与真实值的误差
3. 反向传播：通过梯度下降优化参数
4. 迭代训练：不断调整权重直至收敛

3. 应用场景

• 📊 图像识别（如CNN）
• 📖 自然语言处理（如RNN/LSTM）
• 📈 金融预测与风险分析
• 🧩 游戏AI策略决策

4. 学习资源

• 深度学习基础概念：了解机器学习与神经网络的区别
• PyTorch实战教程：从零构建神经网络模型
• 📚 推荐阅读：《神经网络与深度学习》（Michael Nielsen）