人工智能教程：神经网络基础 🧠

什么是神经网络？

神经网络是模拟人脑处理信息的计算模型，由神经元（节点）和连接（权重）组成。
它通过多层结构（输入层、隐藏层、输出层）实现数据的非线性变换与模式识别。
🧠 核心特性：

• 自动特征提取
• 非线性建模能力
• 通过训练优化参数

神经网络结构示例

1. **输入层**：接收原始数据（如像素值、特征向量） 2. **隐藏层**：通过激活函数（如ReLU、Sigmoid）进行特征组合 3. **输出层**：生成最终预测结果（分类标签、回归值） 4. **权重与偏置**：控制神经元之间的连接强度

训练神经网络的关键步骤

1. 前向传播：计算输入到输出的预测值
2. 损失计算：用损失函数（如交叉熵、均方误差）衡量预测误差
3. 反向传播：通过梯度下降算法调整参数
4. 迭代优化：不断重复训练直到模型收敛

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