神经网络是人工智能领域的一个重要分支，它模拟人脑的神经元结构，通过学习数据来提取特征和模式。以下是一些关于神经网络的基本概念和介绍。
基本概念
- 神经元：神经网络的基本单元，负责接收输入、处理和输出。
- 层：神经网络由多个层组成，包括输入层、隐藏层和输出层。
- 激活函数：用于引入非线性因素，使神经网络能够学习复杂的模式。
应用场景
神经网络在以下领域有广泛的应用：
- 图像识别：例如，人脸识别、物体检测等。
- 自然语言处理：例如，机器翻译、情感分析等。
- 语音识别：将语音信号转换为文本。
学习资源
想要更深入地了解神经网络，以下是一些推荐的学习资源：
神经网络结构图