神经网络是人工智能领域的一个核心组成部分，它模拟了人脑的工作原理，通过调整节点之间的连接权重来进行学习。以下是神经网络的一些基本概念和入门教程。
基本概念
- 神经元：神经网络的基本单元，类似于大脑中的神经元。
- 层：神经网络由输入层、隐藏层和输出层组成。
- 激活函数：用于将神经元的线性组合转换为非线性输出。
入门教程
以下是一些神经网络入门教程的链接：
神经网络应用
神经网络在多个领域都有广泛的应用，例如：
- 图像识别：识别图像中的物体、场景等。
- 自然语言处理：理解和生成自然语言。
- 游戏：例如围棋、国际象棋等。
相关资源
神经网络结构
希望这些内容能帮助您更好地了解神经网络。如果您有任何疑问，欢迎在评论区留言。